University of Toronto

包容性分析技术

Sarah Kaplan
Brian Silverman
Chanel Grenaway

位教师:Sarah Kaplan

5,010 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.8

(80 条评论)

8 小时 完成
灵活的计划
自行安排学习进度
深入了解一个主题并学习基础知识。
4.8

(80 条评论)

8 小时 完成
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您将学到什么

  • 了解收集、存储、分析和传播数据的法律和道德框架,以减少边缘化人群的脆弱性。

  • 研究定量数据是如何产生的,确定与性别相关的数据差距;并使用分析技能来发现基于性别的交叉见解

  • 与利益攸关方合作,利用社区和人种学研究方法深入了解未满足的需求

  • 学习定量和定性研究与分析技术;探索如何整合这两种类型数据的见解,以产生深刻的洞察力。

要了解的详细信息

可分享的证书

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作业

5 项作业

授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

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积累特定领域的专业知识

本课程是 性别分析:通过包容性设计实现性别平等 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
  • 向行业专家学习新概念
  • 获得对主题或工具的基础理解
  • 通过实践项目培养工作相关技能
  • 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块

在收集和分析来自不同社区的数据时,必须认识到这可能会对边缘化个人和群体造成伤害。在本模块中,您将了解与收集、存储、分析和传播数据相关的法律框架和道德要求,同时关注不同国家的国情。在本周结束时,您将了解研究参与者可能面临的风险,并找到减轻这些风险的方法,同时为他们在数据收集和设计过程中付出的时间和努力提供适当补偿。在推进任何数据收集和分析项目之前,这些考虑因素都非常重要。

涵盖的内容

6个视频4篇阅读材料1个作业2个讨论话题

本课程将通过有趣的示例和练习,回顾定量数据分析的基本原理,包括概率和假设检验。本周结束时,您将能够进行基本计算以分析定量数据,并发展统计推断和假设检验背后的直觉,从而理解他人生成的分析报告。

涵盖的内容

8个视频3篇阅读材料1个作业

本周,我们将阐明数据是如何产生的,以及如何从数据中发现基于性别的见解。本周结束时,您将了解数据生成过程,知道在哪里可以找到按性别分类的数据源,并分析各种关系以解释结果。您将了解从性别分类数据分析中获得的新见解如何影响问题陈述的发展,并确定进一步收集数据的领域。

涵盖的内容

7个视频2个作业

将性别视角应用于数据分析的一个重要部分是获取不同的观点,尤其是来自代表 性不足的群体的观点。其中一种方法就是在相关社区开展定性研究。本周,您将探索有意义的社区参与艺术。本周结束时,您将更好地理解社区参与作为定性数据来源的概念和价值。您将学习收集和分析定性数据的步骤,以深入了解人们的情感、动机、愿望和痛点。您还将学习如何负责任地参与弱势或边缘化社区的活动。

涵盖的内容

12个视频3篇阅读材料1个作业

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分
4.8 (31个评价)
Sarah Kaplan
University of Toronto
6 门课程26,698 名学生

提供方

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Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

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已于 Dec 28, 2020审阅

SS
5

已于 Jun 23, 2021审阅

DG
5

已于 Jul 21, 2021审阅

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