Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

What is the refund policy?

If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Will I earn university credit for completing the Specialization?

This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

Spezialisierung für Practical Geospatial Geostatistical Modeling

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Diese spezialisierung ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

Wir übersetzen es in weitere Sprachen.

Spezialisierung für Practical Geospatial Geostatistical Modeling

Launch Your Career in Geostatistics

Dozent: Jeffrey Yarus

Bei Coursera Plus enthalten

Mehr erfahren

3-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Monate bei 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis

Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern

3-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Monate bei 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis

Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern

Was Sie lernen werden

Upon completing this specialization, students will have a solid understanding of the principles and techniques of geostatistical geospatial modeling.

Überblick

The Practical Geospatial Geostatistical Modeling Specialization is designed to equip you with essential skills in analyzing and interpreting spatial data. Through three courses, this program offers a blend of theoretical foundations and practical applications to help you build knowledge and skills that can be applied in fields like environmental science, mining, petroleum geology, forestry, agriculture, and more. You'll learn the foundational principles of geostatistics and geospatial modeling, use R programming to enhance your data science skills, and explore real-world case studies to observe how these techniques can be applied and evaluated.

Was ist inbegriffen?

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Unterrichtet in Englisch

Kürzlich aktualisiert!

Juni 2025

37 Praxisübungen

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 3 Kursreihen

Basic Principles of Geostatistical Geospatial Modeling

KURS 138 StundenKurs ansehen

Was Sie lernen werden

Ready to harness the power of geostatistics for your data?

In this Geospatial Specialization Course #1: Basic Principles of Geostatistical Geospatial Modeling course, you’ll learn how to identify key variables, address outliers and missing data, and apply univariate and bivariate analyses—all within the versatile R programming environment. You’ll quickly master correlation and covariance matrices, construct dynamic visualizations (histograms, boxplots, crossplots), and uncover insights hidden in your spatial datasets. Next, you’ll dive into advanced geostatistical techniques, such as building omnidirectional and directional variograms, developing nested models, and performing kriging and co-kriging for precise spatial predictions. You’ll even explore conditional simulation to capture the full range of possible outcomes. Rigorous post-processing methods—including cross-validation, error variance mapping, and isoprobability analyses—let you confidently validate and refine your models. Whether you’re tackling environmental or mining data (or anything in between), you’ll finish the course with a powerful geostatistical toolbox and the know-how to apply it. Join us and discover how R-powered geostatistical modeling can transform raw data into actionable intelligence!

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Geostatistics

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Simulation and Simulation Software

Kategorie: Correlation Analysis

Kategorie: Statistical Modeling

Kategorie: Spatial Analysis

Kategorie: Spatial Data Analysis

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Statistical Methods

Kategorie: Box Plots

Kategorie: Geospatial Information and Technology

Kategorie: Probability & Statistics

Kategorie: Data Validation

Kategorie: R Programming

Kategorie: Histogram

Kategorie: Simulations

Kategorie: Descriptive Statistics

Kategorie: R (Software)

Kategorie: Statistical Analysis

Using R for Geostatistical Geospatial Modeling

KURS 222 StundenKurs ansehen

Was Sie lernen werden

Using R for Geostatistical Geospatial Modeling is the second course in a series of three, designed to teach you the art and science of geostatistical geospatial modeling. In this course, you will delve into the world of geostatistical geospatial modeling, using R, a widely-used interpretive coding language that is both user-friendly and immensely powerful.

This course builds upon the foundations laid in Course #1, Basic Principles of Geostatistical Modeling, taking your understanding of geostatistical geospatial modeling to the next level. You will learn how to code basic machine learning algorithms and geostatistical spatial models to solve real-world problems. By the end of this course, you will have a solid understanding of the principles and techniques of geostatistical geospatial modeling, and be able to apply them in your own work with confidence.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: R Programming

Kategorie: Statistical Modeling

Kategorie: Data Cleansing

Kategorie: Simulations

Kategorie: Rmarkdown

Kategorie: Ggplot2

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Descriptive Statistics

Kategorie: Spatial Analysis

Kategorie: Geostatistics

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Plot (Graphics)

Kategorie: Box Plots

Kategorie: Statistical Methods

Case Studies in Geostatistical Modeling

KURS 312 StundenKurs ansehen

Was Sie lernen werden

Case Studies in Geostatistical Modeling is the third course in a series of three, designed to teach you the art and science of geostatistical geospatial modeling. In this course, studentspresent their final geostatistical analyses to faculty, demonstrating practical applications and undergoing critique. This course builds on Course One’s foundational principles and Course Two’s structured workflow, emphasizing execution, interpretation, and evaluation.

Students apply geostatistics across five diverse projects: Environmental, Oil and Gas, Photo-Voltaics, Material Sciences, and Mining. This capstone course provides hands-on experience, reinforcing geostatistical adaptability across disciplines. By presenting and defending their work, participants refine their technical communication skills and gain insights into real-world geostatistical applications.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Geostatistics

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Simulation and Simulation Software

Kategorie: Data Integration

Kategorie: Geospatial Information and Technology

Kategorie: Data Cleansing

Kategorie: Statistical Analysis

Kategorie: Spatial Analysis

Kategorie: Statistical Modeling

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Geographic Information Systems

Kategorie: Estimation

Kategorie: Oil and Gas

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Dozent

Jeffrey Yarus

Case Western Reserve University

3 Kurse470 Lernende

von

Case Western Reserve University

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Häufig gestellte Fragen

It's recommended that students who enroll in this specialization have at least taken an introductory course in statistics and at least one course in the geosciences. Familiarity with R or Python is recommended.

Yes, these courses should be taken in order, as the material in each course builds upon the previous one.

The skills and knowledge learned in this Specialization can be applied in fields like environmental science, mining, forestry, agriculture, petroleum geology, and more.