University of Michigan
使用 R 进行公共部门数据分析 专项课程
University of Michigan

使用 R 进行公共部门数据分析 专项课程

利用数据为公共政策提供信息. 学习使用 R 编程语言进行数据分析的技能,以及如何应用这项工作对公共部门产生积极影响。

Paula Lantz
Christopher Brooks

位教师:Paula Lantz

7,945 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入学习学科知识
4.8

(76 条评论)

中级 等级

推荐体验

2 月 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
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2 月 完成
在 10 小时 一周
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您将学到什么

  • 使用 R 编程语言收集、处理、分析、可视化和解释数据

  • 识别并解决数据分析中常见的政治和伦理挑战

  • 利用实际数据集开展实践活动,解读数据,为公共政策和公共行政职能提供信息

要了解的详细信息

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授课语言:英语(English)

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精进特定领域的专业知识

  • 向大学和行业专家学习热门技能
  • 借助实践项目精通一门科目或一个工具
  • 培养对关键概念的深入理解
  • 通过 University of Michigan 获得职业证书

专业化 - 4门课程系列

您将学到什么

  • 理解公共行政、公共政策中的关键术语和概念

  • 学习使用 R 编程语言的基础技术

  • 创建自定义功能,分析公共部门分析中常见的人口数据

您将获得的技能

类别:R 语言程序设计(中文版)
类别:公共行政
类别:数据分析
类别:调查
类别:数据转换
类别:政策分析
类别:数据操作
类别:数据可视化
类别:数据清理
类别:人口统计
类别:Tidyverse(R 软件包)
类别:公共政策
类别:统计编程

您将学到什么

  • 通过统计探索性数据分析(EDA)了解公共部门的核心支柱和公共行政的核心职能

  • 使用 R 探索、可视化和展示数据,重点关注公平以及规划和报告的行政功能

您将获得的技能

类别:Ggplot2
类别:探索性数据分析
类别:R 语言程序设计(中文版)
类别:数据可视化软件
类别:柱状图
类别:Tidyverse(R 软件包)
类别:R(软件)
类别:趋势分析
类别:公共行政
类别:散点图
类别:数据分析
类别:平面和视觉设计
类别:绘图(图形)
类别:数据展示
类别:统计可视化
类别:数据可视化
类别:政策分析

您将学到什么

  • 将数据分析技术应用于公共部门的核心原则--效率、效益和公平

  • 培养常用于分析和评估政策与计划的分析技能

  • 回答决策者提出的问题,如 "我们应该做什么?"和 "是否有效?

您将获得的技能

类别:政策分析
类别:计划评估
类别:数据分析
类别:研究设计
类别:统计假设检验
类别:预测
类别:R 语言程序设计(中文版)
类别:分析技能
类别:政策制定
类别:统计方法
类别:时间序列分析和预测
类别:公共政策
类别:统计分析
类别:数据驱动的决策制定

您将学到什么

  • 探索公共部门中与数据、数据分析和随机对照试验相关的常见伦理挑战

  • 通过了解框架、道德规范和专业准则,了解与数据系统和数据分析有关的道德问题

  • 利用真实案例研究中的真实数据进行应用政策选择分析

您将获得的技能

类别:道德标准与行为
类别:数据伦理
类别:R 语言程序设计(中文版)
类别:公共政策
类别:政策分析
类别:数据驱动的决策制定
类别:数据分析
类别:预测建模
类别:负责任的人工智能
类别:案例研究
类别:数据治理
类别:机器学习
类别:分析技能
类别:数据展示

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位教师

Paula Lantz
University of Michigan
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自 2018开始学习的学生
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自 2020开始学习的学生
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