К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Doing Clinical Research: Biostatistics with the Wolfram Language · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Doing Clinical Research: Biostatistics with the Wolfram Language

Курс от University of Cape Town
Начальный≈ 15.4 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

This course aims to empower you to do statistical tests, ready for incorporation into your dissertations, research papers, and presentations. The ability to summarize data, create plots and charts, and to do the statistical tests that you commonly see in the literature is a powerful skill indeed. There are powerful tools readily available to achieve these goals. None are quite as easy to learn, yet as powerful to use, as the Wolfram Language. Knowledge is literally built into the language. With its well-structured and consistent approach to creating code, you will become an expert in no time. This course follows the approach of learning statistical analysis through the use of a computer language. It requires no prior knowledge of coding. An exciting journey awaits. If you want even more, there are optional Honors lessons on machine learning that cover the support in the Wolfram Language for deep learning.

Навыки, которые вы освоите

Statistical Hypothesis TestingDeep LearningArtificial Neural NetworksPlot (Graphics)Machine LearningDescriptive StatisticsStatistical AnalysisStatistical VisualizationProbability & StatisticsBiostatisticsQuantitative ResearchMathematical SoftwareStatistical ProgrammingData VisualizationData LiteracyStatistical Software

Программа курса

4 модулей · 136 учебных материалов

01Week 124 материалов

1. Introduction

How this Course WorksЧтениеWelcome to Module 1ЧтениеWelcomeВидеоMeet the Course InstructorЧтение

Учитесь у экспертов

Juan H Klopper

Dr

Doing Clinical Research: Biostatistics with the Wolfram Language
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 15.4 ч

4 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Нидерландский, Корейский, Немецкий, Русский, Тайский, Индонезийский, Шведский, Турецкий, Испанский, Хинди, Японский, Казахский, Польский

Часть программы вашего университета
Introduce YourselfОбсуждение
The Klopper Research GroupВидео
AssumptionsВидео
Learning a computer languageВидео
Why the Wolfram language?Видео
Getting MathematicaВидео
Module 1 NotebookЧтение

2. The Wolfram Cloud

Welcome to Wolfram CloudЧтениеThe new Wolfram CloudВидеоThe Wolfram CloudВидеоThe Wolfram Programming LabВидеоFree-form input and Wolfram Alpha in the CloudВидео

3. Mathematica

Welcome to Module 3ЧтениеMathematicaВидеоFree-form input and Wolfram Alpha in the desktopВидеоHelp and documentationВидеоAssignment notebooksВидеоModule 3 NotebookЧтениеModule 3 ExerciseЧтениеOptional Assignment - share your first Wolfram NotebookОбсуждение
02Week 229 материалов

4. Simulated data demonstration

Create Your Own Computational EssayВидеоWelcome to Module 4ЧтениеSimulated data demonstration - part 1ВидеоSimulated data demonstration - part 2ВидеоModule 4 NotebookЧтение

5. Simple arithmetic

Welcome to Module 5ЧтениеSimple arithmeticВидеоAddition and subtractionВидеоMultiplication and divisionВидеоPowersВидеоArithmetical orderВидеоCalculating a meanВидеоModule 5 ExerciseЧтение

Quiz 1

Modules 1 to 5Задание

6. Working with data

Welcome to Module 6ЧтениеWorking with dataВидеоLists part 1ВидеоLists part 2ВидеоTablesВидеоIndexВидеоDatasetsВидео

Optional: Working with the Wolfram Data Repository

Coronavirus data analysisЧтение
03Week 339 материалов

Week 3 - Summary Statistics

Summary StatisticsВидео

7. Descriptive Statistics

Welcome to Module 7ЧтениеDescriptive statisticsВидеоData import for descriptive statisticsВидеоCreating lists for descriptive statisticsВидеоPoint estimatesВидеоMeasures of dispersionВидеоModule 7 NotebookЧтениеModule 7 ExerciseЧтение

8. Data Visualization

Welcome to Module 8ЧтениеData VisualizationВидеоData import for visualizationВидеоScatter plotsВидеоBox plotsВидеоHistogramsВидеоBar and pie chartsВидео

9. Distributions

Welcome to Module 9ЧтениеDistributionsВидеоProbabilityВидеоPDF and CDFВидеоDiscrete distributionsВидеоContinuous distributionsВидеоSampling distributionsВидео

Quiz 2

Modules 6 to 9Задание

Honors - Neural network basics

Neural networks in the Wolfram languageЧтение01: Introduction to neural networksВидео02: Introduction to machine learningВидео03: The fundamentalsВидео04: Basic framework of a neural networkВидео05: Layers in a neural networkВидео
04Week 444 материалов

Week 4: Inferential Statistics

Inferential StatisticsВидео

10. Linear regression

Welcome to Module 10ЧтениеLinear regressionВидеоImporting dataВидеоDescriptive statistics and visualizationВидеоLinear modelВидеоModule 10 NotebookЧтениеModule 10 ExerciseЧтение

11. Comparing means

Welcome to Module 11ЧтениеComparing meansВидеоData importВидеоComparing two meansВидеоComparing more than two meansВидеоModule 11 NotebookЧтениеModule 11 ExerciseЧтение

12. Comparing categorical variables

Welcome to Module 12ЧтениеComparing categorical variablesВидеоContingency tablesВидеоChi-squared testВидеоModule 12 NotebookЧтениеModule 12 ExerciseЧтение

13. Creating a computational essay

Welcome to Module 13ЧтениеCreating a Computational EssayВидеоData importВидеоMain research questionВидеоSecondary research questionsВидеоModule 13 NotebookЧтениеSubmit Your Computational Essay

Quiz 3

Modules 10 to 13Задание

Final Exam

Final Exam InstructionsЧтениеFinal ExamЗаданиеCongratulations on reaching the endВидео

Honors - Machine Learning

09: Introduction to Wolfram Language machine learningВидео10: Automated Machine LearningВидео11: Running an automated algorithmВидео12: Testing the automated algorithmВидео13: Setting the method to neural networkВидео14: Normalizing the dataВидео
SelectingВидео
Dataset functionsВидео
Creating lists from datasetsВидео
SpreadsheetsВидео
Spreadsheets in the cloudВидео
Module 6 NotebookЧтение
Module 6 ExerciseЧтение
Module 8 NotebookЧтение
Module 8 ExerciseЧтение
Simulated dataВидео
Module 9 NotebookЧтение
Module 9 ExerciseЧтение
06: Reviewing a neural networkВидео
07: From inputs to predictionsВидео
08: Finding a solutionВидео
Honors: Deep learning basicsЗадание
Обсуждение
15: Manually created neural networksВидео
16: Regression - part 1Видео
17: Regression - part 2Видео
18: Regression - part 3Видео
Continuing your journey with deep neural networksЧтение
Honors: Deep learning functionsЗадание