University of Michigan
Spezialisierung Understanding Data: Navigating Statistics, Science, and AI

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University of Michigan

Spezialisierung Understanding Data: Navigating Statistics, Science, and AI

Navigate the World of Data with Confidence. Gain essential skills in data analysis, scientific reasoning, and AI for informed decision-making

Elle O'Brien

Dozent: Elle O'Brien

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.6

(13 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

3 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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4.6

(13 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

3 Monate
Pro Woche 10 Stunden
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Was Sie lernen werden

  • Assess the credibility and limitations of claims involving statistics and scientific research

  • Understand the fundamentals of machine learning and navigate conversations about AI with confidence

  • Interpret and evaluate statements about data to make informed decisions in your personal and professional life

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Probability And Statistics
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Data Literacy
  • Kategorie: data literacy

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Mai 2024

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Spezialisierung - 3 Kursreihen

How to Describe Data

KURS 19 Stunden4.5 (10 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Learn the fundamentals of data interpretation, collection, and summarization

  • Learn the capabilities and limitations of data and discuss criteria for determining which statistics are reliable

  • Learn to interpret and evaluate the effectiveness of data visualizations

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Probability And Statistics
Kategorie: Data Literacy
Kategorie: Data Analysis

How Science Turns Data Into Knowledge

KURS 211 Stunden4.6 (10 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Learn the rationale and limitations of significance testing within scientific inquiry, including crafting hypotheses and interpreting p-values

  • Learn how scientific experiments are proposed, designed, reviewed, and published

  • Identify common biases and mistranslations in science research reporting and the challenges of conveying science research to the public effectively

  • Assess the credibility of claims about research and recognize the role of replicability and generalizability in scientific progress

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Probability And Statistics
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Literacy

Was Sie lernen werden

  • Learn key concepts and terminology in artificial intelligence (AI), including machine learning, generative AI, and deep learning

  • Learn the core components of machine learning systems, including data, models, and evaluation techniques

  • Recognize why AI systems can fail and identify the kinds of work required to make useful technology

  • Identify common pitfalls in conversations about AI and recognize conflicts of interest when interpreting claims about AI systems

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Literacy
Kategorie: Machine Learning

Dozent

Elle O'Brien
University of Michigan
6 Kurse2.216 Lernende

von

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen