In Data Science for Health Research, learn to organize and visualize health data using statistical analysis in programs like R. Explore how to translate data, interpret statistical models, and predict outcomes to help make data-informed decisions within the public health field.
Spezialisierung für Data Science for Health Research
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Spezialisierung für 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
Dozenten: Bhramar Mukherjee
1.717 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
(9 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Was Sie lernen werden
learn to organize and visualize health data using statistical analysis in programs like R
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Probability & Statistics
- Classification And Regression Tree (CART)
- Predictive Analytics
- Data Analysis
- Exploratory Data Analysis
- Data Wrangling
- Data Visualization Software
- Correlation Analysis
- Statistical Modeling
- Statistical Analysis
- Data Visualization
- Scatter Plots
- Statistical Visualization
- Regression Analysis
- Tidyverse (R Package)
- Statistical Inference
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
29 Praxisübungen
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
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: Histogram
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Tidyverse (R Package)
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Package and Software Management
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Scripting
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Data Visualization Software
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 Hypothesis Testing
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: R Programming
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Predictive Modeling
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 Hypothesis Testing
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Biostatistics
Kategorie: R Programming
Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Statistics
Kategorie: Risk Analysis
Kategorie: Predictive Analytics
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Dozenten
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.
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Häufig gestellte Fragen
There are three courses in this Specialization. Course 1 is four weeks long, Course 2 and Course 3 are each three weeks long. In total, this specialization has 10 weeks of learning.
There are no formal requirements to take this specialization. It is expected that learners understand data important for public health, have a basic understanding of algebra and probability but they do not need to have any formal statistical training or credentials. Course 1 is primarily directed at those who have no previous experience working with R.
Each course can be completed as a standalone or as part of the three-course specialization. Course 1 is primarily directed at those who have no previous experience working with R. Although it is not required, we encourage you to take all three courses in this specialization.
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,