Advanced Certificate in STEM Data Analysis: Statistical Techniques
-- ViewingNowThe Advanced Certificate in STEM Data Analysis: Statistical Techniques is a comprehensive course that equips learners with essential skills in data analysis, with a focus on statistical techniques in STEM fields. This course is critical for those looking to advance their careers in data analysis, as it provides hands-on experience with industry-standard tools and techniques, including Python, R, and SAS.
3٬208+
Students enrolled
GBP £ 140
GBP £ 202
Save 44% with our special offer
حول هذه الدورة
100% عبر الإنترنت
تعلم من أي مكان
شهادة قابلة للمشاركة
أضف إلى ملفك الشخصي على LinkedIn
شهران للإكمال
بمعدل 2-3 ساعات أسبوعياً
ابدأ في أي وقت
لا توجد فترة انتظار
تفاصيل الدورة
• Advanced Regression Analysis: This unit will cover various regression models and techniques to analyze the relationship between dependent and independent variables. It will include multiple linear regression, logistic regression, and polynomial regression.
• Time Series Analysis: This unit will focus on techniques for analyzing time series data, including decomposition, autocorrelation, moving averages, and ARIMA models.
• Machine Learning Techniques for Data Analysis: This unit will introduce students to various machine learning techniques, such as decision trees, random forests, and support vector machines, and how to apply them to data analysis.
• Multivariate Analysis: This unit will cover techniques for analyzing data with multiple dependent variables, including factor analysis, discriminant analysis, and cluster analysis.
• Applied Data Analysis with Python: This unit will teach students how to use the Python programming language for data analysis, including data cleaning, visualization, and statistical modeling.
• Data Visualization: This unit will cover best practices for data visualization, including creating effective charts and graphs, and using visualization tools like matplotlib, seaborn, and Tableau.
• Experimental Design and Analysis: This unit will cover the principles of experimental design, including randomization, blocking, and replication, and how to analyze experimental data using ANOVA and other techniques.
• Bayesian Data Analysis: This unit will introduce students to Bayesian data analysis, including Bayes' theorem, prior and posterior distributions, and Markov chain Monte Carlo methods.
• Big Data Analytics: This unit will cover the challenges and opportunities of analyzing large, complex datasets, including distributed computing, parallel processing, and data mining techniques.
• Ethics and Privacy in Data Analysis: This unit will cover the ethical and privacy considerations of data analysis, including data ownership, informed consent, and data security.
المسار المهني
متطلبات القبول
- فهم أساسي للموضوع
- إتقان اللغة الإنجليزية
- الوصول إلى الكمبيوتر والإنترنت
- مهارات كمبيوتر أساسية
- الالتزام بإكمال الدورة
لا توجد مؤهلات رسمية مطلوبة مسبقاً. تم تصميم الدورة للسهولة.
حالة الدورة
توفر هذه الدورة معرفة ومهارات عملية للتطوير المهني. إنها:
- غير معتمدة من هيئة معترف بها
- غير منظمة من مؤسسة مخولة
- مكملة للمؤهلات الرسمية
ستحصل على شهادة إكمال عند الانتهاء بنجاح من الدورة.
لماذا يختارنا الناس لمهنهم
جاري تحميل المراجعات...
الأسئلة المتكررة
رسوم الدورة
- 3-4 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة مبكراً
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- 2-3 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة العادي
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- الوصول الكامل للدورة
- الشهادة الرقمية
- مواد الدورة
احصل على معلومات الدورة
احصل على شهادة مهنية