In Data Science for Health Research, learn to organize and visualize health data using statistical analysis in programs like R. Explore how to translate data, interpret statistical models, and predict outcomes to help make data-informed decisions within the public health field.
Spécialisation Data Science for Health Research
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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
Instructeurs : Bhramar Mukherjee
1 717 déjà inscrits
Inclus avec 
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
5.0
(9 avis)
niveau Débutant
Expérience recommandée
1 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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5.0
(9 avis)
niveau Débutant
Expérience recommandée
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Ce que vous apprendrez
learn to organize and visualize health data using statistical analysis in programs like R
Vue d'ensemble
Compétences que vous acquerrez
- Probability & Statistics
- Classification And Regression Tree (CART)
- Predictive Analytics
- Data Analysis
- Exploratory Data Analysis
- Data Wrangling
- Data Visualization Software
- Correlation Analysis
- Statistical Modeling
- Statistical Analysis
- Data Visualization
- Scatter Plots
- Statistical Visualization
- Regression Analysis
- Tidyverse (R Package)
- Statistical Inference
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Enseigné en Anglais
29 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 - série de 3 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 : R Programming
Catégorie : Histogram
Catégorie : Data Wrangling
Catégorie : Tidyverse (R Package)
Catégorie : Ggplot2
Catégorie : Scatter Plots
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Package and Software Management
Catégorie : Rmarkdown
Catégorie : Scripting
Catégorie : Data Import/Export
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Statistical Visualization
Catégorie : R (Software)
Catégorie : Data Visualization Software
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 : Regression Analysis
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Statistical Inference
Catégorie : R Programming
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Correlation Analysis
Catégorie : Predictive Modeling
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 : Regression Analysis
Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Statistical Inference
Catégorie : Biostatistics
Catégorie : R Programming
Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
Catégorie : Descriptive Statistics
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Statistics
Catégorie : Risk Analysis
Catégorie : Predictive Analytics
Obtenez un certificat professionnel
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Instructeurs
Offert par
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’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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Chaitanya A.
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Foire Aux Questions
There are three courses in this Specialization. Course 1 is four weeks long, Course 2 and Course 3 are each three weeks long. In total, this specialization has 10 weeks of learning.
There are no formal requirements to take this specialization. It is expected that learners understand data important for public health, have a basic understanding of algebra and probability but they do not need to have any formal statistical training or credentials. Course 1 is primarily directed at those who have no previous experience working with R.
Each course can be completed as a standalone or as part of the three-course specialization. Course 1 is primarily directed at those who have no previous experience working with R. Although it is not required, we encourage you to take all three courses in this specialization.
Plus de questions
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