University of Michigan
Spezialisierung Understanding Data: Navigating Statistics, Science, and AI

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University of Michigan

Spezialisierung Understanding Data: Navigating Statistics, Science, and AI

Navigate the World of Data with Confidence. Gain essential skills in data analysis, scientific reasoning, and AI for informed decision-making

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(25 Bewertungen)

Stufe Anfänger

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Flexibler Zeitplan
3 Monate bei 10 Stunden pro Woche
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Überblick

  • Assess the credibility and limitations of claims involving statistics and scientific research

  • Understand the fundamentals of machine learning and navigate conversations about AI with confidence

  • Interpret and evaluate statements about data to make informed decisions in your personal and professional life

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Research Design
  • Kategorie: Science and Research
  • Kategorie: Descriptive Statistics
  • Kategorie: Experimentation
  • Kategorie: Histogram
  • Kategorie: General Science and Research
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Probability & Statistics
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Data Ethics
  • Kategorie: Data Literacy
  • Kategorie: Research
  • Kategorie: Statistics
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
  • Kategorie: Scientific Methods
  • Kategorie: Machine Learning

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Generative AI

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Unterrichtet in Englisch
15 Praxisübungen

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  • 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

  • Learn the fundamentals of data interpretation, collection, and summarization

  • Learn the capabilities and limitations of data and discuss criteria for determining which statistics are reliable

  • Learn to interpret and evaluate the effectiveness of data visualizations

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Statistics
Kategorie: Data Literacy
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Systems Of Measurement
Kategorie: Histogram
Kategorie: Quantitative Research
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Statistical Reporting
Kategorie: Data Visualization

Was Sie lernen werden

  • Learn the rationale and limitations of significance testing within scientific inquiry, including crafting hypotheses and interpreting p-values

  • Learn how scientific experiments are proposed, designed, reviewed, and published

  • Identify common biases and mistranslations in science research reporting and the challenges of conveying science research to the public effectively

  • Assess the credibility of claims about research and recognize the role of replicability and generalizability in scientific progress

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Science and Research
Kategorie: Investigation
Kategorie: Research Design
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Peer Review
Kategorie: Journalism
Kategorie: Media and Communications
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Research Methodologies
Kategorie: General Science and Research
Kategorie: Analytical Skills
Kategorie: Social Sciences
Kategorie: Experimentation
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Scientific Methods
Kategorie: Research
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Data Literacy

Was Sie lernen werden

  • Learn key concepts and terminology in artificial intelligence (AI), including machine learning, generative AI, and deep learning

  • Learn the core components of machine learning systems, including data, models, and evaluation techniques

  • Recognize why AI systems can fail and identify the kinds of work required to make useful technology

  • Identify common pitfalls in conversations about AI and recognize conflicts of interest when interpreting claims about AI systems

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Generative AI
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Literacy
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Big Data
Kategorie: Technical Communication
Kategorie: Artificial Intelligence

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Dozent

Elle O'Brien
University of Michigan
10 Kurse5.442 Lernende

von

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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.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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