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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Was Sie lernen werden

  • learn to organize and visualize health data using statistical analysis in programs like R

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Biostatistics
  • Kategorie: Scripting
  • Kategorie: Statistics
  • Kategorie: Correlation Analysis
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Statistical Reporting
  • Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
  • Kategorie: Histogram
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Scripting Languages
  • Kategorie: Sampling (Statistics)
  • Kategorie: Statistical Modeling
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Data Wrangling
  • Kategorie: Package and Software Management

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Statistical Software
  • Kategorie: R (Software)

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of Michigan.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Arranging and Visualizing Data in R

Arranging and Visualizing Data in R

KURS 1, 19 Stunden

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: Data Manipulation
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Histogram
Kategorie: Tidyverse (R Package)
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Statistical Reporting
Kategorie: Scripting
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Scripting Languages
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Package and Software Management
Linear Regression Modeling for Health Data

Linear Regression Modeling for Health Data

KURS 2, 13 Stunden

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: Regression Analysis
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Statistics
Kategorie: Statistical Software
Kategorie: Sampling (Statistics)
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Statistical Analysis
Logistic Regression and Prediction for Health Data

Logistic Regression and Prediction for Health Data

KURS 3, 11 Stunden

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: Logistic Regression
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Biostatistics
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: R Programming
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Epidemiology
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Data Analysis

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Dozenten

Bhramar Mukherjee
University of Michigan
2 Kurse1.740 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