Johns Hopkins University
Spécialisation Science des données : Statistiques et apprentissage automatique

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Johns Hopkins University

Spécialisation Science des données : Statistiques et apprentissage automatique

Enseigné en Anglais

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

Instructeurs : Roger D. Peng, PhD

36 866 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Spécialisation - série de 5 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.6

(597 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
3 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Effectuer des analyses de régression, des moindres carrés et des déductions à l'aide de modèles de régression.

  • Construire et appliquer des fonctions de prédiction

  • Développer des produits de données publiques

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Github
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Visualisation de Données
  • Catégorie : La programmation en R
  • Catégorie : Analyse de régression

Détails à connaître

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Spécialisation - série de 5 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.6

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Johns Hopkins University
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Spécialisation - 5 séries de cours

Inférence statistique

COURS 154 heures4.2 (4,430 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre le processus consistant à tirer des conclusions sur des populations ou des vérités scientifiques à partir de données

  • Décrire la variabilité, les distributions, les limites et les intervalles de confiance

  • Utiliser les valeurs p, les intervalles de confiance et les tests de permutation

  • Prendre des décisions éclairées en matière d'analyse des données

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Statistiques
Catégorie : Inférence statistique
Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques

Modèles de régression

COURS 253 heures4.4 (3,346 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Utiliser l'analyse de régression, les moindres carrés et l'inférence

  • Comprendre les cas de modèles ANOVA et ANCOVA

  • Étudier l'analyse des résidus et de la variabilité

  • Décrire les nouvelles utilisations des modèles de régression, telles que le lissage du nuage de points

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Forêts d'arbres décisionnels
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique (ML)
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : La programmation en R

Apprentissage pratique de la machine

COURS 38 heures4.5 (3,246 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Utiliser les éléments de base de la construction et de l'application des fonctions de prédiction

  • Comprendre des concepts tels que les ensembles d'entraînement et de test, l'ajustement excessif et les taux d'erreur

  • Décrire les méthodes d'apprentissage automatique telles que la régression ou les arbres de classification

  • Expliquez le processus complet de construction des fonctions de prédiction

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Interactivité
Catégorie : Plotly
Catégorie : Application Web
Catégorie : La programmation en R

Développer des produits de données

COURS 410 heures4.6 (2,254 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Développer des applications de base et des graphiques interactifs à l'aide de GoogleVis

  • Utilisez Leaflet pour créer des cartes interactives annotées

  • Construire une présentation R Markdown qui inclut une visualisation de données

  • Créer un produit de données qui raconte une histoire à un large public

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Science des données
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)

Capstone en science des données

COURS 55 heures4.5 (1,226 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Créer un produit de données utile pour le public

  • Appliquer vos compétences en matière d'analyse exploratoire des données

  • Construire un modèle de prédiction efficace et précis

  • Produire un dossier de présentation pour exposer vos résultats

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Sélection du modèle
Catégorie : Modèle linéaire généralisé
Catégorie : Régression linéaire
Catégorie : Analyse de régression

Instructeurs

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Cours1 596 758 apprenants
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Cours1 622 431 apprenants

Offert par

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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