Johns Hopkins University
Spezialisierung für Datenwissenschaft: Statistik und maschinelles Lernen
Johns Hopkins University

Spezialisierung für Datenwissenschaft: Statistik und maschinelles Lernen

Roger D. Peng, PhD
Brian Caffo, PhD
Jeff Leek, PhD

Dozenten: Roger D. Peng, PhD

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.5

(625 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
3 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
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Was Sie lernen werden

  • Führen Sie Regressionsanalysen, kleinste Quadrate und Inferenzen mit Regressionsmodellen durch.

  • Erstellen und Anwenden von Vorhersagefunktionen

  • Entwickeln Sie öffentliche Datenprodukte

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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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.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Johns Hopkins University.

Spezialisierung - 5 Kursreihen

Statistische Inferenz

Statistische Inferenz

KURS 155 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Verstehen, wie man aus Daten Schlüsse über Populationen oder wissenschaftliche Wahrheiten ziehen kann

  • Beschreiben Sie Variabilität, Verteilungen, Grenzwerte und Konfidenzintervalle

  • Verwenden Sie p-Werte, Konfidenzintervalle und Permutationstests

  • Treffen Sie fundierte Entscheidungen bei der Datenanalyse

Kompetenzen, die Sie erwerben

Statistische Inferenz, Statistische Hypothesentests, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Wahrscheinlichkeit, Statistische Methoden, Statistische Modellierung, Datenanalyse, Stichproben (Statistik), Bayessche Statistik, Statistik, Statistische Analyse, Wahrscheinlichkeit & Statistik und Bestimmung des Stichprobenumfangs
Regressionsmodelle

Regressionsmodelle

KURS 253 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie Regressionsanalyse, kleinste Quadrate und Inferenz

  • Verstehen Sie die ANOVA und ANCOVA Modellfälle

  • Untersuchen Sie die Analyse von Residuen und Variabilität

  • Beschreiben Sie neuartige Anwendungen von Regressionsmodellen wie die Streudiagramm-Glättung

Kompetenzen, die Sie erwerben

Regressionsanalyse, Statistische Modellierung, Korrelationsanalyse, Statistische Inferenz, Prädiktive Modellierung, Datenanalyse, Statistische Analyse, Wahrscheinlichkeit & Statistik und Statistische Methoden

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie die grundlegenden Komponenten der Erstellung und Anwendung von Vorhersagefunktionen

  • Verstehen Sie Konzepte wie Trainings- und Testsätze, Overfitting und Fehlerquoten

  • Beschreiben Sie Methoden des maschinellen Lernens wie Regression oder Klassifikationsbäume

  • Erklären Sie den gesamten Prozess der Erstellung von Vorhersagefunktionen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Prädiktive Modellierung, Random Forest Algorithmus, Algorithmen für maschinelles Lernen, R-Programmierung, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Feature Technik, Regressionsanalyse, Maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Überwachtes Lernen, Erhebung von Daten, Prädiktive Analytik und Angewandtes maschinelles Lernen

Was Sie lernen werden

  • Entwickeln Sie grundlegende Anwendungen und interaktive Grafiken mit GoogleVis

  • Verwenden Sie Leaflet, um interaktive, kommentierte Karten zu erstellen

  • Erstellen Sie eine R Markdown-Präsentation, die eine Datenvisualisierung enthält

  • Erstellen Sie ein Datenprodukt, das einem breiten Publikum eine Geschichte erzählt

Kompetenzen, die Sie erwerben

Shiny (R-Paket), Rmarkdown, Interaktive Datenvisualisierung, R-Programmierung, Statistische Berichterstattung, Daten-Mapping, Plotly, Daten Präsentation, Web-Anwendungen, Datenvisualisierungssoftware, Datenvisualisierung, R (Software) und Paket- und Software-Management
Datenwissenschaft Capstone

Datenwissenschaft Capstone

KURS 55 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Erstellen Sie ein nützliches Datenprodukt für die Öffentlichkeit

  • Wenden Sie Ihre Fähigkeiten zur explorativen Datenanalyse an

  • Erstellen Sie ein effizientes und genaues Prognosemodell

  • Erstellen Sie ein Präsentationsdeck, um Ihre Ergebnisse zu präsentieren

Kompetenzen, die Sie erwerben

Verarbeitung natürlicher Sprache, Prädiktive Modellierung, Erhebung von Daten, Explorative Datenanalyse, Daten bereinigen, Daten Präsentation, Datenverarbeitung, R-Programmierung, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Daten-Storytelling, Datenmanipulation und Statistische Analyse

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

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Dozenten

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Kurse1.661.236 Lernende
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Kurse1.689.891 Lernende

von

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