Ein Selbstversuch mit Coursera - Woche 1
In diesem Beitrag beschreibe ich meine Erfahrungen mit Coursera und zeige ein Beispiel wie das Teilnehmen am Kurs "Statistical Inference" in der Praxis aussieht.
Coursera existiert seit 2012, hat aktuell etwa 12 Millionen Benutzer und bietet mehr als tausend Kurse an. Man bezeichnet die Kurse auf dieser Platform als Massive Open Online Courses (MOOC).
Coursera-Kurs Statistical Inference
Statistical Inference ist ein Kurs der John Hopkins University. Der Kurs wird jeden Monat angeboten.
Der Kurs dauert vier Wochen. Gemäss Beschrieb sind 7-9 Stunden Aufwand pro Woche nötig um alle Inhalte zu studieren und die Aufgaben zu lösen. Die Kurssprache ist Englisch.
Die Ziele des Kurses sind folgende:
- Erlernen der Grundlagen der Statistik
- Breite Übersicht über Ziele und Anwendung von statistischen Verfahren.
- Vorbereitung für komplexere Themen und Herausforderungen in der Statistik
Mich reizen diese Zielstellungen vor allem um das Thema Statistik wieder aufzufrischen, da ich nach der Grundlagenvorlesung im Bachelor-Studium kaum mehr Kontakt mit diesem Bereich hatte.
Um einen Kurs erfolgreich zu absolvieren muss man genügend Punkte in den Quizzes und im Kurs-Projekt erhalten. Nach dem erfolgreichen Abschluss erhält man ein Zertifikat das man beispielsweise auf Linkedin veröffentlichen kann.
Für den Kurs Reproducible Research habe ich bereits ein Verified Course Record erhalten.
Die Anmeldung für den Kurs ist einfach. Ein Klick auf "Join" auf der Coursera-Plattform und ich bin dabei.
Ich erhalte zum Kursbeginn ein Email vom Instruktor, Brian Caffo. Im Mail wird das Vorgehen erklärt und ich werde auffordert, die Website des Kurses zu besuchen.
Auf der Website werden die Ziele für die erste Woche erläutert.
Es geht um statistical inference, probability, conditional probability, expected values, sample und population quantities.
Videos
Für die erste Woche gibt es zu den genannten Themen etwa eine Stunde Videos.
Die Videos sind aufgeteilt in Schnipsel von etwa 10 Minuten Länge welche ein Teilthema behandeln.
Auf Youtube gibt es öffentlich eine etwas ältere Version (2014) der Videos.
Zuhause lade ich mir die Videos offline auf die iPad-App von Coursera.
Im Zug schaue ich mir alle Videos an und mache mir Notizen. Die Videos sind leicht verständlich und dank Pause-Taste und Rewind kann ich schwierigere Passagen mehrmals anschauen.
Slides
Auch die Slides sind öffentlich frei als PDF und HTML verfügbar auf Github.
Ein Beispiel-Slide des Kurses über "Conditional probability" sieht so aus:
Buch
Brian hat zum Kurs ein Buch "Statistical inference for data science" geschrieben welches online frei verfügbar ist.
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| Statistical inference for data science |
Wer es auf einem eBook-Reader lesen möchte, kann Little Inference auf Leanpub kaufen für einen selbst gewählten Betrag. Der Source-Code des Buchs ist auch auf Github verfügbar.
Quiz
Einen Tag später mache ich mich an das Quiz der ersten Woche. Es geht darum kleine Basis-Formeln anzuwenden, zum Beispiel bedingte Wahrscheinlichkeiten und Bayes' Rule.
Das Quiz zwingt mich meine Notizen und die Kursunterlagen nochmals zu studieren um die korrekten Formeln zu finden. Ich brauche deshalb mehr als eine Stunde für die sechs Fragen.
Forum
Wer Mühe hat mit dem Verständnis kann im Kursforum mit Mitstudenten diskutieren. Man findet dort seht gute Hinweise zu allen Themen rund um den Kurs.
Bei jedem Kurs gibt es Instruktoren welche das Forum moderieren.
Homework
Nach dem Quiz gibt es noch die Möglichkeit freiwillig weitere "Homework" zu lösen. Es sind aber fast dieselben Aufgaben wie im Quiz in nur leicht abgeänderter Form. Diese Homework löse ich in etwa 20 Minuten.
Swirl Programming Assignment
Für die Programmiersprache R gibt es ein kleines Modul "swirl" welches einem tutorial-mässig Themen bearbeiten lässt. Mein belegter Kurs hat Inhalte für dieses Modul erstellt.
Das Lösen dieser Aufgaben ist zwar ebenfalls freiwillig, doch man kann bis zu 5 Bonuspunkte erhalten, die in die Kursnote einfliessen. Es gibt für den ganzen Kurs 14 Swirl-Aufgaben von denen ich in dieser Woche die ersten fünf löse. Dafür benötige ich ca. 70 Minuten.
Aufwand der ersten Woche
Durch die verschiedenen Kanäle gibt es einen guten Mix an Möglichkeiten das Wissen aufzunehmen. Man kann selbst wählen welche Medien man nutzen will.
Für das Schauen aller Videos, Lösen des Quiz', Homework und Swirl-Aufgaben habe ich gegen vier Stunden benötigt.
Das Buch habe ich bis jetzt noch nicht gross angeschaut, nehme es mir aber vor für die nächste Woche.