データ収集と分析のフレームワーク| 大学ネットワーク

説明

このコースでは、既存のデータ製品の概要と、データ収集の状況について十分に理解できます。さまざまな例の助けを借りて、どのデータソースが研究の質問と一致する可能性が高いかを特定する方法、研究の質問を測定可能な部分に変える方法、および分析計画について考える方法を学びます。さらに、このコースでは、データの収集と分析を成功させるために必要な各ステップを理解できるだけでなく、さまざまなデータソースに関連するエラーを特定するための一般的なフレームワークも提供します。各潜在的なエラーを定量化するためのいくつかのメトリックを学習します。したがって、データソースの品質を説明するためのツールが手元にあります。最後に、民間企業や政府機関によるさまざまな大規模データ収集の取り組みを紹介し、これらの例を通じて学習した概念を確認します。このコースは、初心者だけでなく、特定のデータソースについては知っているものの、他のデータソースについては知っておらず、データ製品を評価するための一般的なフレームワークを探している方に適しています。