Johns Hopkins University
Spezialisierung Datenwissenschaft: Statistik und maschinelles Lernen

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Johns Hopkins University

Spezialisierung Datenwissenschaft: Statistik und maschinelles Lernen

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

Dozenten: Roger D. Peng, PhD

37.413 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.6

(607 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
3 Monate
Pro Woche 10 Stunden
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

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Github
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: R-Programmierung
  • Kategorie: Regressionsanalyse

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Statistische Inferenz

KURS 154 Stunden4.2 (4,434 Bewertungen)

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

Kategorie: Statistik
Kategorie: Statistische Inferenz
Kategorie: Statistische Hypothesentests

Regressionsmodelle

KURS 253 Stunden4.4 (3,358 Bewertungen)

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

Kategorie: Zufälliger Wald
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen (ML)
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: R-Programmierung

Praktisches maschinelles Lernen

KURS 38 Stunden4.5 (3,246 Bewertungen)

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

Kategorie: Interaktivität
Kategorie: Plotly
Kategorie: Webanwendung
Kategorie: R-Programmierung

Entwicklung von Datenprodukten

KURS 410 Stunden4.6 (2,255 Bewertungen)

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

Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache

Datenwissenschaft Capstone

KURS 55 Stunden4.5 (1,226 Bewertungen)

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

Kategorie: Modellauswahl
Kategorie: Verallgemeinertes lineares Modell
Kategorie: Lineare Regression
Kategorie: Regressionsanalyse

Dozenten

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Kurse1.608.001 Lernende
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Kurse1.633.988 Lernende

von

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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.
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„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