Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

33%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

30%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

11%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel principiante
Aprox. 11 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Coreano

Habilidades que obtendrás

StatisticsR ProgrammingRstudioExploratory Data Analysis

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ofrecido por

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Universidad Duke

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up94%(23,356 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

12 minutos para completar

About Introduction to Probability and Data

12 minutos para completar
1 video (Total 2 minutos), 1 lectura
1 lectura
More about Introduction to Probability and Data10m
1 hora para completar

Introduction to Data

1 hora para completar
6 videos (Total 28 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
6 videos
Data Basics5m
Observational Studies & Experiments4m
Sampling and sources of bias8m
Experimental Design2m
(Spotlight) Random Sample Assignment3m
2 lecturas
Lesson Learning Objectives10m
Suggested Readings and Practice10m
2 ejercicios de práctica
Week 1 Practice Quiz10m
Week 1 Quiz14m
1 hora para completar

Introduction to Data Project

1 hora para completar
2 lecturas
2 lecturas
About Lab Choices (Read Before Selection)10m
Week 1 Lab Instructions (RStudio)10m
1 ejercicio de práctica
Week 1 Lab: Introduction to R and RStudio16m
Semana
2

Semana 2

2 horas para completar

Exploratory Data Analysis and Introduction to Inference

2 horas para completar
7 videos (Total 46 minutos), 3 lecturas, 2 cuestionarios
7 videos
Measures of Center4m
Measures of Spread6m
Robust Statistics1m
Transforming Data3m
Exploring Categorical Variables8m
Introduction to Inference12m
3 lecturas
Lesson Learning Objectives10m
Lesson Learning Objectives10m
Suggested Readings and Practice10m
2 ejercicios de práctica
Week 2 Practice Quiz10m
Week 2 Quiz12m
1 hora para completar

Exploratory Data Analysis and Introduction to Inference Project

1 hora para completar
2 lecturas
2 lecturas
Week 2 Lab Instructions (RStudio)10m
Week 2 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
1 ejercicio de práctica
Week 2 Lab: Introduction to Data20m
Semana
3

Semana 3

2 horas para completar

Introduction to Probability

2 horas para completar
9 videos (Total 82 minutos), 3 lecturas, 2 cuestionarios
9 videos
Disjoint Events + General Addition Rule9m
Independence9m
Probability Examples9m
(Spotlight) Disjoint vs. Independent2m
Conditional Probability12m
Probability Trees10m
Bayesian Inference14m
Examples of Bayesian Inference7m
3 lecturas
Lesson Learning Objectives10m
Lesson Learning Objectives10m
Suggested Readings and Practice10m
2 ejercicios de práctica
Week 3 Practice Quiz6m
Week 3 Quiz10m
1 hora para completar

Introduction to Probability Project

1 hora para completar
2 lecturas
2 lecturas
Week 3 Lab Instructions (RStudio)10m
Week 3 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
1 ejercicio de práctica
Week 3 Lab: Probability10m
Semana
4

Semana 4

2 horas para completar

Probability Distributions

2 horas para completar
6 videos (Total 67 minutos), 4 lecturas, 2 cuestionarios
6 videos
Evaluating the Normal Distribution2m
Working with the Normal Distribution5m
Binomial Distribution17m
Normal Approximation to Binomial14m
Working with the Binomial Distribution9m
4 lecturas
Lesson Learning Objectives10m
Lesson Learning Objectives10m
Suggested Readings and Practice10m
Data Analysis Project Example10m
2 ejercicios de práctica
Week 4 Practice Quiz14m
Week 4 Quiz14m

Revisiones

Principales revisiones sobre INTRODUCTION TO PROBABILITY AND DATA WITH R

Ver todos los comentarios

Acerca de Programa especializado: Statistics with R

In this Specialization, you will learn to analyze and visualize data in R and create reproducible data analysis reports, demonstrate a conceptual understanding of the unified nature of statistical inference, perform frequentist and Bayesian statistical inference and modeling to understand natural phenomena and make data-based decisions, communicate statistical results correctly, effectively, and in context without relying on statistical jargon, critique data-based claims and evaluated data-based decisions, and wrangle and visualize data with R packages for data analysis. You will produce a portfolio of data analysis projects from the Specialization that demonstrates mastery of statistical data analysis from exploratory analysis to inference to modeling, suitable for applying for statistical analysis or data scientist positions....
Statistics with R

Preguntas Frecuentes

  • El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:

    • es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
    • Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

  • Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

  • Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.

  • No. Completion of a Coursera course does not earn you academic credit from Duke; therefore, Duke is not able to provide you with a university transcript. However, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

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