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

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aus 633 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

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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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: Statistische Modellierung
  • Kategorie: Daten Präsentation
  • Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
  • Kategorie: Modell Bewertung
  • Kategorie: Statistische Inferenz
  • Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: Statistische Hypothesentests
  • Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
  • Kategorie: Regressionsanalyse

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Plotly
  • Kategorie: GitHub
  • Kategorie: Shiny (R-Paket)
  • Kategorie: Rmarkdown
  • Kategorie: R-Programmierung

Wichtige Details

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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Statistische Inferenz

Statistische Inferenz

KURS 1 55 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

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

Regressionsmodelle

KURS 2 54 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

Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Logistische Regression
Kategorie: Statistische Inferenz
Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Modell Bewertung
Kategorie: Statistische Analyse

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: Regressionsanalyse
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
Kategorie: Modell Bewertung
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Entwicklung von Datenprodukten

Entwicklung von Datenprodukten

KURS 4 10 Stunden

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

Datenwissenschaft Capstone

KURS 5 6 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

Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Modell Bewertung
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Analytische Fähigkeiten
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Daten-Storytelling
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Daten Präsentation
Kategorie: Erhebung von Daten
Kategorie: R-Programmierung

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Dozenten

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Kurse 1.677.637 Lernende
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Kurse 1.705.427 Lernende

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