In diesem Kurs erhalten die Teilnehmer eine Einführung in das Gebiet der Statistik, einschließlich der Herkunft der Daten, des Studiendesigns, der Datenverwaltung und der Erforschung und Visualisierung von Daten. Die Lernenden werden verschiedene Arten von Daten identifizieren und lernen, wie man Zusammenfassungen für univariate und multivariate Daten visualisiert, analysiert und interpretiert. Die Lernenden werden auch mit den Unterschieden zwischen Wahrscheinlichkeitsstichproben und Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben aus größeren Populationen vertraut gemacht, mit der Idee, wie Stichprobenschätzungen variieren und wie auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeitsstichproben Rückschlüsse auf größere Populationen gezogen werden können. Am Ende jeder Woche werden die Lernenden die erlernten statistischen Konzepte mit Python in der Kursumgebung anwenden. Während dieser praxisorientierten Sitzungen lernen die Teilnehmer die verschiedenen Einsatzmöglichkeiten von Python als Werkzeug kennen, darunter die Bibliotheken Numpy, Pandas, Statsmodels, Matplotlib und Seaborn. Mit Hilfe von Tutorial-Videos werden die Teilnehmer durch die Erstellung von Visualisierungen und die Datenverwaltung mit Python geführt. Dieser Kurs nutzt die Jupyter Notebook-Umgebung von Coursera.
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Verstehen und Visualisieren von Daten mit Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Statistik mit Python
Dozenten: Brenda Gunderson
139.389 bereits angemeldet
Bei enthalten
(2,642 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Verschiedene Datentypen richtig identifizieren und die verschiedenen Verwendungszwecke für jeden einzelnen verstehen
Erstellen Sie Datenvisualisierungen und numerische Zusammenfassungen mit Python
Kommunizieren Sie statistische Ideen klar und prägnant an ein breites Publikum
Geeignete Analysemethoden für Wahrscheinlichkeits- und Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben identifizieren
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistik
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Datenvisualisierung
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In der ersten Woche des Kurses werden wir eine Kursübersicht durchgehen und die verschiedenen Konzepte und Ziele entdecken, die in den kommenden Wochen zu bewältigen sind. Sie erhalten eine Einführung in das Gebiet der Statistik und erkunden eine Vielzahl von Perspektiven, die das Gebiet zu bieten hat. Wir werden zahlreiche Datentypen identifizieren, die es gibt, und beobachten, wo sie im täglichen Leben zu finden sind. Sie werden sich mit den grundlegenden Funktionen von Python vertraut machen und eine Einführung in Jupyter Notebook erhalten. Alle Kursinformationen zu Einstufung, Voraussetzungen und Erwartungen finden Sie auf dem Kursplan und weitere Informationen finden Sie auf unserer Seite Kursressourcen.
Das ist alles enthalten
11 Videos7 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema5 Unbewertete Labore
In der zweiten Woche dieses Kurses werden wir uns mit grafischen und numerischen Interpretationen für eine Variable (univariate Daten) beschäftigen. Insbesondere werden wir Histogramme, Boxplots und numerische Zusammenfassungen unserer Daten erstellen und analysieren, um eine Analysegrundlage für quantitative Daten und Balkendiagramme und Kreisdiagramme für kategoriale Daten zu schaffen. Zu unseren numerischen Zusammenfassungen, wie Mittelwert, IQR und Standardabweichung, werden einige wichtige Interpretationen vorgenommen. Am Ende der Woche gibt es eine Bewertung der numerischen Zusammenfassungen und der Interpretationen dieser Zusammenfassungen.
Das ist alles enthalten
6 Videos3 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema6 Unbewertete Labore
In der dritten Woche dieses Kurses über die Betrachtung von Daten werden wir wichtige Ideen für die Untersuchung von Forschungsfragen vorstellen, die die Betrachtung von mehr als einer Variable erfordern. Insbesondere werden wir sowohl numerisch als auch visuell untersuchen, wie verschiedene Variablen interagieren, wie Zusammenfassungen irreführend wirken können, wenn Sie Interaktionen nicht richtig berücksichtigen, und welche Unterschiede zwischen quantitativen und kategorialen Variablen bestehen. Die Aufgabe in dieser Woche besteht aus einer schriftlichen Arbeit und der Überprüfung der Arbeiten Ihrer Kollegen.
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4 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 peer review1 Diskussionsthema6 Unbewertete Labore
In dieser Woche werden Sie mehr Zeit damit verbringen, darüber nachzudenken, woher die Daten kommen. Die qualitativ hochwertigsten statistischen Analysen von Daten enthalten immer auch Informationen über den Prozess, mit dem die Daten erzeugt wurden, oder über die Merkmale der Datenerfassung. Sie werden wichtige Konzepte im Zusammenhang mit Stichproben aus größeren Populationen kennenlernen, einschließlich Wahrscheinlichkeits- und Nichtwahrscheinlichkeitsstichproben, und erfahren, wie wir auf der Grundlage gut konzipierter Stichproben Rückschlüsse auf größere Populationen ziehen können. Außerdem lernen Sie das Konzept der Stichprobenverteilung kennen und erfahren, wie die Schätzung der Varianz dieser Verteilung eine entscheidende Rolle bei der Erstellung von Aussagen über Populationen spielt. Schließlich lernen Sie, wie wichtig es ist, die Dokumentation eines bestimmten Datensatzes zu lesen. Ein wichtiger Schritt bei der Betrachtung von Daten ist auch die verfügbare Dokumentation zu diesem Datensatz, in der beschrieben wird, wie die Daten erzeugt wurden
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12 Videos10 Lektüren2 Aufgaben4 Unbewertete Labore
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Geprüft am 2. März 2021
Geprüft am 24. Aug. 2020
Geprüft am 21. Mai 2020
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Häufig gestellte Fragen
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