本课程将为您提供现有数据产品的概览,让您充分了解数据收集的全貌。在各种实例的帮助下,您将学会如何确定哪些数据源可能与您的研究问题相匹配,如何将您的研究问题转化为可测量的数据,以及如何考虑分析计划。此外,本课程还将为您提供一个总体框架,使您不仅能够理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。最后,我们将介绍私营企业和政府机构所做的各种大规模数据收集工作,并通过这些示例回顾所学概念。本课程既适合初学者,也适合那些了解某一特定数据源但不了解其他数据源,并正在寻找评估数据产品的一般框架的人。
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

积累特定领域的专业知识
- 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。
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
学生评论
- 5 stars
54.98%
- 4 stars
25.22%
- 3 stars
11.90%
- 2 stars
4.01%
- 1 star
3.88%
显示 3/773 个
已于 Sep 2, 2018审阅
This course give sufficient background information to start working on other courses and text about surveys.
已于 Oct 30, 2020审阅
Useful to build basic knowledge which helps you choosing a better mode and linking the objectives of research with the tools (how).Thanks to the instructor and Coursera.
已于 Dec 30, 2021审阅
The way the instructor was teaching was not very exciting, but the course was a good start as it had general information about data analysis.
从 数据科学 浏览更多内容

University of Colorado Boulder

University of Michigan

Google







