University of Michigan
Spécialisation Data Science for Health Research

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University of Michigan

Spécialisation 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

Bhramar Mukherjee
Philip S. Boonstra

Instructeurs : Bhramar Mukherjee

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
5.0

(9 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

3 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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à 10 heures par semaine
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Ggplot2
  • Catégorie : Statistical Inference
  • Catégorie : Regression Analysis
  • Catégorie : Data Manipulation
  • Catégorie : Data Wrangling
  • Catégorie : Scatter Plots
  • Catégorie : R Programming
  • Catégorie : Tidyverse (R Package)
  • Catégorie : Histogram
  • Catégorie : Statistical Modeling
  • Catégorie : Predictive Modeling

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de University of Michigan
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Spécialisation - 3 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Tidyverse (R Package)
Catégorie : Scatter Plots
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Data Import/Export
Catégorie : Software Installation
Catégorie : Rmarkdown
Catégorie : Histogram
Catégorie : R Coding
Catégorie : Scripting
Catégorie : Ggplot2
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Statistical Visualization
Catégorie : Package and Software Management
Catégorie : Data Exploration
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Data Wrangling
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : R Programming

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Correlation Analysis
Catégorie : Probability And Statistics
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Linear Regression
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Statistical Inference
Catégorie : Statistical Model
Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Statistical Methods

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Biostatistics
Catégorie : Probability And Statistics
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Descriptive Statistics
Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Statistical Inference
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Logistic Regression
Catégorie : Health Care
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : R Programming
Catégorie : Statistics

Instructeurs

Bhramar Mukherjee
University of Michigan
2 Cours1 111 apprenants

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
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Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
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Étudiant(e) depuis 2021
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