如果我已经获得了数据分析和统计推论证书，该怎么办？

在本专业课程中，R 是一门必修课，实验课也在前一门课程的基础上进行了改进和修订。第四门课程和毕业设计的成功与否在很大程度上取决于能否顺利完成本专业的前三门课程。因此，我们要求所有学生完成所有课程，以获得证书。

我需要特定的软件吗？

您需要 R 和 RStudio。这两款软件都是免费公开的。您的计算机需要有管理员权限才能安装该软件。

这门课程真的是 100% 在线学习吗？我需要亲自去上课吗？

本课程完全在线，因此无需亲自到教室上课。您可以随时随地通过网络或移动设备访问讲座、阅读和作业。

我可以只注册一门课程吗？

可以！要开始学习，请单击您感兴趣的课程卡并注册。您可以注册并完成课程，以获得可共享的证书。当您订阅属于专项课程的课程时，您将自动订阅完整的专项课程。访问您的学习者仪表板，跟踪您的学习进度。

是否有经济援助？

是的。在特定的学习课程中，如果您付不起注册费，可以申请助学金或奖学金。如果您选择的学习课程有助学金或奖学金，您可以在说明页面找到申请链接。

我可以免费参加课程吗？

不，您不能免费学习此课程。报名参加该课程后，您可以学习专项课程中的所有课程，完成作业后可获得证书。如果您付不起学费，可以申请经济援助。

使用 R 进行数据分析专项课程

使用 R 进行数据分析专项课程

使用 R 进行主数据分析. 掌握数据分析的统计方法，包括基本数据可视化、统计测试和推理以及线性建模

位教师：Mine Çetinkaya-Rundel

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3 门课程系列

深入学习学科知识

4.7

（6,044 条评论）

初级等级

无需具备相关经验

4 月完成

在 10 小时一周

灵活的计划

自行安排学习进度

3 门课程系列

深入学习学科知识

4.7

（6,044 条评论）

初级等级

无需具备相关经验

4 月完成

在 10 小时一周

灵活的计划

自行安排学习进度

您将学到什么

分析和可视化数据
进行假设检验，解释统计结果（如 p 值），并向客户报告分析结果
拟合、检查和使用回归模型来检查多个变量之间的关系
安装和使用 R 和 RStudio

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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 Duke University 获得职业证书

专业化 - 3门课程系列

在本专业中，您将学会用 R 语言分析和可视化数据，并创建可重复的数据分析报告；从概念上理解统计推断的统一性；执行频数主义和贝叶斯统计推断和建模，以理解自然现象并做出基于数据的决策；正确、有效地交流统计结果，并结合上下文而不依赖统计术语；批判基于数据的主张并评估基于数据的决策；使用 R 数据分析包处理数据并使其可视化。

应用的学习项目

您将制作一份专业数据分析项目作品集，展示从探索性分析、推理到建模的统计数据分析的掌握程度，适合申请统计分析或数据科学家职位。

使用 R 的概率与数据入门

第 1 门课程14小时

您将学到什么

本课程将向您介绍抽样和数据探索，以及基本概率论和贝叶斯法则。您将学习各种类型的抽样方法，并讨论这些方法如何影响推论的范围。还将介绍各种探索性数据分析技术，包括数字汇总统计和基本数据可视化。将指导您安装和使用 R 和 RStudio（免费统计软件），并使用该软件进行实验练习和期末项目。本课程中的概念和技术将作为本专业推论和建模课程的基石。

您将获得的技能

类别：概率

类别：数据分析

类别：概率分布

类别：描述性统计

类别：R 语言程序设计（中文版）

类别：贝叶斯统计

类别：抽样（统计）

类别：统计推理

类别：R（软件）

类别：探索性数据分析

类别：统计

类别：统计分析

推断统计

第 2 门课程16小时

您将学到什么

本课程涵盖常用的数字和分类数据统计推断方法。您将学习如何设置和执行假设检验、解释 p 值，并以客户或公众可理解的方式报告分析结果。通过使用大量数据示例，您将学会以表达相关数量不确定性的方式报告数量估计值。课程将指导您安装和使用 R 和 RStudio（免费统计软件），并使用该软件进行实验练习和毕业设计。课程介绍了执行数据分析的实用工具，并探讨了解释和报告分类和数值数据结果所需的基本概念。

您将获得的技能

类别：统计推理

类别：统计假设检验

类别：抽样（统计）

类别：统计方法

类别：R 语言程序设计（中文版）

类别：数据分析

类别：统计分析

类别：R（软件）

类别：概率分布

类别：概率与统计

类别：统计

类别：软件安装

类别：统计报告

线性回归与建模

第 3 门课程10小时

您将学到什么

本课程介绍简单和多元线性回归模型。通过这些模型，您可以评估数据集中的变量与连续响应变量之间的关系。教授的外貌吸引力与学生的评估分数之间有关系吗？我们能否根据孩子母亲的某些特征来预测孩子的考试成绩？在本课程中，您将学习线性回归背后的基本理论，并通过数据示例，学习使用免费统计软件 R 和 RStudio 拟合、检查和使用回归模型来检查多个变量之间的关系。