University of Michigan
Spécialisation Collecte et analyse des données d'enquête
22 438 inscrit(s)
University of Michigan

Spécialisation Collecte et analyse des données d'enquête

Collecter et analyser les données, et communiquer les résultats. Apprenez à collecter des données de qualité et à effectuer des analyses de données pertinentes en six cours.

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

(896 avis)

niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
Planning flexible
3 mois à raison de 10 heures par semaine
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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Vue d'ensemble

  • Comprendre les bases de la conception d'une enquête, des méthodes d'Échantillonnage, de la collecte et de l'analyse des données

  • Appliquer les compétences acquises pour analyser et comparer des sources de données multiples dans le cadre d'un projet de fin d'études

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Qualitative Research
  • Catégorie : Research Design
  • Catégorie : Data Cleansing
  • Catégorie : Descriptive Statistics
  • Catégorie : Data Collection
  • Catégorie : Statistical Analysis
  • Catégorie : Statistical Programming
  • Catégorie : Data Integration
  • Catégorie : Statistical Modeling
  • Catégorie : Data Quality
  • Catégorie : Sampling (Statistics)
  • Catégorie : Interviewing Skills
  • Catégorie : Sample Size Determination
  • Catégorie : Surveys
  • Catégorie : Data Ethics
  • Catégorie : Research Methodologies
  • Catégorie : Survey Creation

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : R Programming
  • Catégorie : Statistical Software
  • Catégorie : Stata

Ce qui est inclus

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
44 exercices pratiques

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

Spécialisation - 6 séries de cours

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Enquêtes
Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Big Data
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Qualité des données
Catégorie : Méthodes de recherche
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Plan d'expérience
Catégorie : Échantillonnage (statistiques)
Catégorie : Validation des données

Ce que vous apprendrez

  • Apprécier et comparer les avantages et les inconvénients des modes auto-administrés et des entretiens

  • Explorer les modes et les sources de données émergents, tels que les enquêtes web mobiles et les données des médias sociaux

  • Comprendre les concepts clés des méthodes de collecte de données d'enquête

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Enquêtes
Catégorie : Compétences en matière d'entretien
Catégorie : Échantillonnage (statistiques)
Catégorie : Données non structurées
Catégorie : Capture des données
Catégorie : Méthodes de recherche
Catégorie : Recherche qualitative
Catégorie : Qualité des données
Catégorie : Validation des données

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les éléments de base de la conception et de l'évaluation des questionnaires

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Création d'une enquête
Catégorie : Compétences en matière d'entretien
Catégorie : Méthodes de recherche
Catégorie : Plan d'expérience
Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Recherche
Catégorie : Recherche quantitative
Catégorie : Recherche qualitative

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre la valeur et les risques que les méthodes d'échantillonnage et de randomisation apportent à l'investigation scientifique

  • Différencier les différents types de méthodes d'échantillonnage et leurs applications

  • Expliquer les principes et les techniques des méthodes d'échantillonnage probabiliste

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Échantillonnage (statistiques)
Catégorie : Analyse du réseau
Catégorie : Logiciel statistique
Catégorie : Inférence statistique
Catégorie : Plan d'expérience
Catégorie : Détermination de la taille de l'échantillon
Catégorie : Recherche quantitative
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Probabilité
Catégorie : Enquêtes
Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Méthodes de recherche

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Échantillonnage (statistiques)
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Logiciel d'analyse des données
Catégorie : Qualité des données
Catégorie : Inférence statistique
Catégorie : Programmation Statistique

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Échantillonnage (statistiques)
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Stata
Catégorie : Protection de l'information
Catégorie : Statistiques descriptives
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Logiciel statistique
Catégorie : Intégration de données
Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : Analyse statistique

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Mariel Leonard
University of Maryland, College Park
1 Cours34 242 apprenants
Frederick Conrad, Ph.D.
University of Michigan
4 Cours47 994 apprenants
James M Lepkowski
University of Michigan
3 Cours13 750 apprenants
Frauke Kreuter, Ph.D.
University of Michigan
4 Cours64 987 apprenants
Richard Valliant, Ph.D.
University of Maryland, College Park
5 Cours17 102 apprenants

Offert par

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Étudiant(e) depuis 2018
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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