University of Michigan
Spécialisation Collecte et analyse des données d'enquête

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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.

Mariel Leonard
Frederick Conrad, Ph.D.
James M Lepkowski

Instructeurs : Mariel Leonard

22 021 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.3

(896 avis)

niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
3 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • 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 : Nettoyage des données
  • Catégorie : Méthodes de recherche
  • Catégorie : Plan d'expérience
  • Catégorie : Enquêtes
  • Catégorie : Statistiques descriptives
  • Catégorie : Échantillonnage (statistiques)
  • Catégorie : Collecte de données
  • Catégorie : Éthique des données
  • Catégorie : Création d'une enquête
  • Catégorie : Programmation Statistique
  • Catégorie : Stata
  • Catégorie : Qualité des données

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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

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 : Plan d'expérience
Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Recherche qualitative
Catégorie : Recherche
Catégorie : Méthodes de recherche
Catégorie : Recherche quantitative

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 : Méthodes de recherche
Catégorie : Enquêtes
Catégorie : Recherche quantitative
Catégorie : Probabilité
Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Logiciel statistique
Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Détermination de la taille de l'échantillon

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

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

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

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

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeurs

Mariel Leonard
University of Maryland, College Park
1 Cours33 784 apprenants
Frederick Conrad, Ph.D.
University of Michigan
4 Cours47 630 apprenants
James M Lepkowski
University of Michigan
3 Cours13 592 apprenants

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Étudiant(e) depuis 2018
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