Willkommen zum Kurs Advanced Linear Models for Data Science Class 1: Least Squares. Dieser Kurs ist eine Einführung in die kleinsten Quadrate aus einer linearen algebraischen und mathematischen Perspektive. Bevor Sie mit dem Kurs beginnen, sollten Sie Folgendes mitbringen: - Grundlegende Kenntnisse der linearen Algebra und der multivariaten Infinitesimalrechnung - Grundlegende Kenntnisse der Statistik und von Regressionsmodellen - Zumindest eine gewisse Vertrautheit mit beweisbasierter Mathematik - Grundlegende Kenntnisse der Programmiersprache R Nach dem Besuch dieses Kurses verfügen die Teilnehmer über eine solide Grundlage in der linearen Algebra der Regressionsmodellierung. Dies wird das allgemeine Verständnis von Regressionsmodellen für angewandte Datenwissenschaftler erheblich erweitern.

Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 1: Kleinste Quadrate

Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 1: Kleinste Quadrate
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Fortgeschrittene Statistik für Data Science“

Dozent: Brian Caffo, PhD
31.231 bereits angemeldet
Bei enthalten
191 Bewertungen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistik
- Kategorie: Datenwissenschaft
- Kategorie: Angewandte Mathematik
- Kategorie: Derivate
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Allgemeine Mathematik
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Datenmodellierung
- Kategorie: Mathematische Modellierung
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Lineare Algebra
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: R Programmierung
Wichtige Details

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7 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
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Geprüft am 6. Nov. 2017
Great, detailed walk-through of least squares. Linear Algebra is a must for this course. To follow the last part requires knowledge of matrix (eigen?)decomposition, which derailed me somewhat.
Geprüft am 11. Juni 2016
As the name says it's an advanced course. Take the challenge though! In my opinion the content is a must if you want to perform competently in data science.
Geprüft am 8. Sep. 2020
This is an excellent course that enabled me to understand how multiple regression in linear models works behind the hood. The practical examples shown by the professor were very helpful. Thank you

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