University of Maryland, College Park
数据收集和分析框架
University of Maryland, College Park

数据收集和分析框架

Frauke Kreuter, Ph.D.
Mariel Leonard

位教师:Frauke Kreuter, Ph.D.

34,849 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.2

(767 条评论)

中级 等级
需要一些相关经验
灵活的计划
9 小时 完成
自行安排学习进度
93%
大多数学生喜欢此课程
深入了解一个主题并学习基础知识。
4.2

(767 条评论)

中级 等级
需要一些相关经验
灵活的计划
9 小时 完成
自行安排学习进度
93%
大多数学生喜欢此课程

要了解的详细信息

可分享的证书

添加到您的领英档案

作业

4 项作业

授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

积累特定领域的专业知识

本课程是 调查数据收集与分析 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
  • 向行业专家学习新概念
  • 获得对主题或工具的基础理解
  • 通过实践项目培养工作相关技能
  • 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块

本专业的第一门课程概述了接下来的主题。本模块引导您了解数据收集和分析的过程。从研究问题和现有数据源回顾开始,我们将介绍调查数据收集技术,强调数据整理的重要性,并讨论在处理样本数据时可能影响数据分析的一些基本特征。本模块还将介绍数据访问和访问资源问题。

涵盖的内容

9个视频5篇阅读材料1个作业2个讨论话题

在本模块中,我们将强调明确研究问题和分析计划的重要性。我们将概述各种数据收集策略、各种可用的数据收集模式,并思考如何选择正确的模式。

涵盖的内容

6个视频2篇阅读材料1个作业

本模块将向您介绍一个总体框架,它不仅能让您了解成功的数据收集和分析所需的每个步骤,还能帮助您识别与不同数据源相关的错误。您将学习一些量化每个潜在错误的指标,从而掌握描述数据源质量的工具。

涵盖的内容

8个视频3篇阅读材料1个作业

在本模块中,我们将介绍一些涉及各种主题的调查。我们将重点介绍每项调查的数据收集特点。这些调查涉及各种主题。我们鼓励您思考可以用来收集相同信息或见解的其他数据源。

涵盖的内容

8个视频2篇阅读材料1个作业2个讨论话题

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分
4.1 (156个评价)
Frauke Kreuter, Ph.D.
University of Maryland, College Park
4 门课程65,753 名学生

提供方

从 数据分析 浏览更多内容

人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

4.2

767 条评论

  • 5 stars

    54.75%

  • 4 stars

    25.29%

  • 3 stars

    11.99%

  • 2 stars

    4.04%

  • 1 star

    3.91%

显示 3/767 个

TJ
5

已于 Oct 30, 2020审阅

AI
5

已于 Aug 6, 2016审阅

MI
4

已于 Dec 30, 2021审阅

Coursera Plus

通过 Coursera Plus 开启新生涯

无限制访问 10,000+ 世界一流的课程、实践项目和就业就绪证书课程 - 所有这些都包含在您的订阅中

通过在线学位推动您的职业生涯

获取世界一流大学的学位 - 100% 在线

加入超过 3400 家选择 Coursera for Business 的全球公司

提升员工的技能,使其在数字经济中脱颖而出

常见问题