University of Michigan
Spezialisierung Data Science for Health Research

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University of Michigan

Spezialisierung Data Science for Health Research

Wrangle, Visualize and Analyze Health Data. Import, process data and fit basic statistical models to analyze health outcome data, all in the R statistical environment

Bhramar Mukherjee
Philip S. Boonstra

Dozenten: Bhramar Mukherjee

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5.0

(9 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

3 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Predictive Analytics
  • Kategorie: Regression Analysis
  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
  • Kategorie: Rmarkdown
  • Kategorie: Ggplot2
  • Kategorie: Scatter Plots
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Statistical Methods
  • Kategorie: Correlation Analysis
  • Kategorie: R Programming
  • Kategorie: Data Wrangling

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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Become knowledgeable about and conversant in the R environment

  • Format and manipulate data within R into suitable formats

  • Develop an intuition for doing exploratory data analysis

  • Develop a workflow in R

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: R Programming
Kategorie: Tidyverse (R Package)
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Histogram
Kategorie: Statistical Reporting
Kategorie: Scripting
Kategorie: Package and Software Management
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Data Import/Export

Was Sie lernen werden

  • Become knowledgeable about the concept of statistical modeling and the basics of statistical inference

  • Recognize, fit, and interpret a simple linear regression model

  • Develop intuition to fit and interpret a multiple regression model

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Probability & Statistics

Was Sie lernen werden

  • Understand how binary outcomes arise and know the difference between prevalence, risk ratios, and odds ratios

  • Use logistic regression to estimate and interpret the association between one or more predictors and a binary outcome

  • Understand the principles for using logistic regression to make predictions and assessing the quality of those predictions

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Statistics
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
Kategorie: R Programming
Kategorie: Risk Analysis
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Biostatistics
Kategorie: Probability & Statistics

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Dozenten

Bhramar Mukherjee
University of Michigan
2 Kurse1.183 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