Data Science: How to Plan Projects, Research and Reflect

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Data Science: How to Plan Projects, Research and Reflect

Instructeur : Jennifer Sexton

Inclus avec

2 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

8 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

How to plan a data science project using a clear framework
·How to research a topic and complete a literature review
·How to reflect on your work and communicate your findings

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Personal Development
Catégorie : Record Keeping
Catégorie : Critical Thinking
Catégorie : Analytical Skills
Catégorie : Technical Communication
Catégorie : Data Science
Catégorie : General Science and Research

Détails à connaître

Récemment mis à jour !

décembre 2025

Évaluations

1 devoir

Enseigné en Anglais

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Il y a 2 modules dans ce cours

This course guides you through the key steps involved in planning and delivering a successful data science project. You will learn how to define your project aims, build a clear project plan, and select methods that support strong, evidence-based work. The course also introduces core academic skills, including how to research a topic, complete a literature review, and evaluate information critically.

Reflection is a central part of the process, and you will learn how to reflect on your decisions and communicate your findings with clarity and confidence. Through practical activities and real examples, you will build the skills needed to approach data science projects in a structured and thoughtful way. By the end of the course, you will be ready to plan, research and reflect effectively on your own data science work.

In this short course, you will learn to communicate the key concepts, skills and attitudes for developing a proposal to deliver data science project work, which can then be applied in the workplace.

Inclus

22 lectures1 devoir

22 lecturesTotal 249 minutes

About this course10 minutes
How to study this course10 minutes
Short course author2 minutes
1.1 Overview 5 minutes
1.2 What is reflective writing and why am I being asked to do it? 10 minutes
1.3 Why should data scientists write reflectively? 5 minutes
1.4 A simplified model for reflective writing 25 minutes
1.5 Shifting from reflective thinking to reflective writing 10 minutes
1.6 Next steps 2 minutes
2.1 A model for reflective writing – an introduction to Gibbs' model15 minutes
2.2 The reflective template5 minutes
2.3 When should I reflect?5 minutes
2.4 Barriers to writing reflectively20 minutes
2.5 Reflective activity: Examples of student reflections35 minutes
2.6 Reflective activity: Tutor feedback on student reflections30 minutes
3.1 Introducing CRISP-DM15 minutes
3.2 Large projects with diverse teams5 minutes
3.3 Day-to-day tasks5 minutes
3.4 How do data scientists collaborate?5 minutes
3.5 How can I use reflective writing to guide my research?10 minutes
3.6 Reflection for different purposes within the research project context15 minutes
Continuing your studies in Data Science5 minutes

1 devoirTotal 30 minutes

3.7 Summary MCQ on CRISP-DM30 minutes

This week is delivered in collaboration with Skills@Library and examines how to conduct an efficient literature search, keep accurate records, critique the available published literature and consolidate this information into a viable research proposal.  

Inclus

1 vidéo15 lectures

1 vidéoTotal 6 minutes

4.3 Search tools6 minutes

15 lecturesTotal 175 minutes

4.1 Overview of Week 22 minutes
4.2 Deciding where to search5 minutes
4.4 Developing a search strategy15 minutes
4.5 Next steps 2 minutes
5.1 Reading with a question in mind: SQ3R5 minutes
5.2 Matching task: Using questions to guide a literature search10 minutes
5.3 Reading to answer specific questions40 minutes
5.4 How should I take notes?10 minutes
5.5 Software for note taking2 minutes
5.6 What makes a good research question?2 minutes
5.7 Next steps2 minutes
5.8 Annotated course bibliography10 minutes
Continuing your studies in Data Science5 minutes
6.1 Activity brief: Reflective assignment60 minutes
Course Summary5 minutes

Préparer un diplôme

Le fait de suivre ce cours proposé par University of Leeds vous donnera un aperçu des enseignants ainsi que des sujets et contenus dans un programme diplômant connexe, ce qui peut vous aider à déterminer si le sujet ou l’université vous convient.

Instructeur

Jennifer Sexton

University of Leeds

2 Cours407 apprenants

Offert par

University of Leeds

En savoir plus sur Data Analysis

Statut : Essai gratuit
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