Il corso virtuale "Data Science in Real Life - Virtual Course - Coursera", è un corso con diversi contenuti e che offre lezioni video di ca. 7 ore per completare. Esplora le sue caratteristiche essenziali e fai clic sul pulsante arancione per ottenere informazioni dettagliate sulla piattaforma di e-learning Coursera
Hai mai avuto la perfetta esperienza di scienza dei dati? L'estrazione dei dati è stata perfetta.
Non si sono verificati errori di unione o dati mancanti.
Le ipotesi erano chiaramente definite prima delle analisi.
La randomizzazione è stata eseguita per il trattamento di interesse.
Il piano analitico è stato delineato prima dell'analisi e seguito esattamente.
Le conclusioni erano chiare e le decisioni perseguibili erano ovvie.
Ti è successo tutto questo? Ovviamente no.
L'analisi dei dati nella vita reale è complicata.
Come gestisci un team che affronta l'analisi dei dati reali? In questo corso di una settimana, mettiamo a confronto l'ideale con ciò che accade nella vita reale.
Testando l'ideale, imparerai concetti chiave che ti aiuteranno a gestire analisi della vita reale.
Questo è un corso mirato progettato per aggiornarti rapidamente sulla scienza dei dati della vita reale.
Il nostro obiettivo era quello di renderlo il più conveniente possibile per te senza sacrificare alcun contenuto essenziale.
Abbiamo tralasciato le informazioni tecniche in modo che tu possa concentrarti sulla gestione del tuo team e portarlo avanti.
Dopo aver completato questo corso, saprai come: 1.
Descrivere l'esperienza di data science "perfetta" 2.
Identificare i punti di forza e di debolezza nei progetti sperimentali 3.
Descrivi le potenziali insidie durante l'estrazione/l'assemblaggio dei dati e scopri le soluzioni per la gestione delle estrazioni dei dati.
4.
Metti in discussione le ipotesi dei modelli statistici e fornisci feedback agli analisti di dati.
5.
Descrivere le insidie comuni nella comunicazione dell'analisi dei dati.
6.
Dai un'occhiata a un giorno nella vita di un gestore di analisi dei dati.
Il corso sarà insegnato a livello concettuale per manager attivi di data scientist e statistici.
Alcuni concetti chiave discussi includono: 1.
Disegno sperimentale, randomizzazione, test A/B 2.
Inferenza causale, controfattuali, 3.
Strategie per la gestione della qualità dei dati.
4.
Distorsioni e confusione 5.
Confronto tra machine learning e inferenza statistica classica Promozione del corso: https://www.
youtube.
com/watch?v=9BIYmw5wnBI Immagine di copertina del corso di Jonathan Gross.
Creative Commons BY-ND https://flic.
kr/p/q1vudb
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Johns Hopkins University
Salve, come posso aiutarla? Sei interessato ad un corso? Su quale argomento?
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