Dies ist der letzte Kurs der Data Literacy Specialization. In diesem Abschlusskurs wenden Sie die Fähigkeiten und Kenntnisse, die Sie in der Specialization erworben haben, auf die kritische Bewertung einer quantitativen Originalanalyse an. Das Projekt erfordert zunächst, dass Sie eine qualitativ hochwertige, originale, quantitative Forschungsarbeit zu einem Thema Ihrer Wahl identifizieren und lesen. Anschließend interpretieren und bewerten Sie die Ergebnisse sowie den methodischen Ansatz. Im Rahmen des Projekts werden Sie auch die Beiträge anderer Studenten überprüfen. Am Ende des Projekts sollten Sie in der Lage sein, quantitative Forschung kritisch zu lesen und zu nutzen.
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Data Literacy Capstone - Evaluierung von Forschung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Datenkompetenz
Dozent: Jennifer Bachner, PhD
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Forschungsmethoden
- Kategorie: forschungsbewertung
Wichtige Details
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2 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
Willkommen zum Capstone-Kurs für die Data Literacy Specialization! Das Abschlussprojekt ermöglicht es Ihnen, das Wissen und die Fähigkeiten, die Sie während der Spezialisierung erworben haben, auf die Bewertung einer veröffentlichten wissenschaftlichen Arbeit anzuwenden. In diesem ersten Modul werde ich Ihnen einen Überblick über den Zweck und die Bestandteile des Projekts geben.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre1 Aufgabe
In diesem Modul präsentiere ich Ihnen Informationen, die Ihnen helfen werden, einen Artikel oder Bericht zu finden, den Sie für Ihr Abschlussprojekt auswerten werden. Wir werden Quellen erkunden, die häufig hochwertige, originale, quantitative Forschung veröffentlichen. Wir werden auch den Unterschied zwischen Primär- und Sekundärforschung diskutieren.
Das ist alles enthalten
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Willkommen zum letzten Modul der Data Literacy Specialization. In diesem Modul werden Sie Ihr Abschlussprojekt fertigstellen und über das Peer-Review-System einreichen. Außerdem werden Sie drei Beiträge von anderen Studenten der Spezialisierung bewerten. Ich hoffe, dass diese Spezialisierung Ihnen eine Reihe von Werkzeugen und Fähigkeiten vermittelt hat, die Sie in die Lage versetzen, ein kritischer Konsument und Nutzer quantitativer Forschung zu sein.
Das ist alles enthalten
1 peer review
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Wirtschaft interessieren
The State University of New York
Rice University
Johns Hopkins University
University of Washington
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Häufig gestellte Fragen
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Einschreibung ab. Wenn Sie einen Kurs im Prüfungsmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung während oder nach Ihrer Prüfung erwerben. Wenn Sie die Prüfungsoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Prüfungsoption. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
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