Этот курс входит в специализацию ''Специализация Advanced Statistics for Data Science'

4.5
звезд
Оценки: 86

Brian Caffo, PhD

21 460 уже зарегистрированы

от партнера

Специализация Advanced Statistics for Data ScienceУниверситет Джонса Хопкинса

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 4 024

Welcome to the Advanced Linear Models for Data Science Class 2: Statistical Linear Models. This class is an introduction to least squares from a linear algebraic and mathematical perspective. Before beginning the class make sure that you have the following:
- A basic understanding of linear algebra and multivariate calculus.
- A basic understanding of statistics and regression models.
- At least a little familiarity with proof based mathematics.
- Basic knowledge of the R programming language.

After taking this course, students will have a firm foundation in a linear algebraic treatment of regression modeling. This will greatly augment applied data scientists' general understanding of regression models.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 4 из 4 в программе

Специализация Advanced Statistics for Data Science

Продвинутый уровень

Прибл. 6 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 4 из 4 в программе

Специализация Advanced Statistics for Data Science

Продвинутый уровень

Прибл. 6 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Преподаватели

Оценка преподавателя

4,64/5 (оценок: 14)

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics

Bloomberg School of Public Health

1 512 969 учащихся

30 курсов

от партнера

Университет Джонса Хопкинса

Узнайте, как сотрудники ведущих компаний осваивают востребованные навыки

Подробнее о Coursera для бизнеса

Программа курса: что вы изучите

Неделя

Неделя 1

2 ч. на завершение

Introduction and expected values

2 ч. на завершение

7 видео ((всего 38 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест

7 видео

Introductory video2мин

Multivariate expected values, the basics4мин

Expected values, matrix operations2мин

Multivariate variances and covariances5мин

Multivariate covariance and variance matrix operations5мин

Expected values of quadratic forms3мин

Expected value properties of least squares estimates13мин

3 материала для самостоятельного изучения

Welcome to the class10мин

Course textbook10мин

Introduction to expected values10мин

1 практическое упражнение

Expected Values30мин

Неделя

Неделя 2

1 ч. на завершение

The multivariate normal distribution

1 ч. на завершение

4 видео ((всего 31 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест

Неделя

Неделя 3

1 ч. на завершение

Distributional results

1 ч. на завершение

8 видео ((всего 60 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест

8 видео

Chi squared results for quadratic forms10мин

Confidence intervals for regression coefficients6мин

F distribution4мин

Coding example7мин

Prediction intervals11мин

Coding example5мин

Confidence ellipsoids7мин

Coding example6мин

1 материал для самостоятельного изучения

Distributional results10мин

1 практическое упражнение

Distributional results20мин

Неделя

Неделя 4

1 ч. на завершение

Residuals

1 ч. на завершение

4 видео ((всего 32 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест

Рецензии

4.5

Рецензии: 14

5 stars
67,44 %
4 stars
23,25 %
3 stars
5,81 %
2 stars
2,32 %
1 star
1,16 %

Лучшие отзывы о курсе ADVANCED LINEAR MODELS FOR DATA SCIENCE 2: STATISTICAL LINEAR MODELS

от партнера ML30 янв. 2017 г.

Good course on applied linear statistical modeling.

от партнера PP12 окт. 2019 г.

It is a very good course for any statistics to learn and have a sweet tastes of math and its behind functionality on data.

от партнера SJ6 авг. 2020 г.

This course is very powerfull for statistical linear

от партнера SM2 апр. 2020 г.

This is a great course from Johns Hopkins University . By taking this course, I improved my Data Management, Statistical Programming, and Statistics skills.

Посмотреть все отзывы

Специализация Advanced Statistics for Data Science: общие сведения

Fundamental concepts in probability, statistics and linear models are primary building blocks for data science work. Learners aspiring to become biostatisticians and data scientists will benefit from the foundational knowledge being offered in this specialization. It will enable the learner to understand the behind-the-scenes mechanism of key modeling tools in data science, like least squares and linear regression.

This specialization starts with Mathematical Statistics bootcamps, specifically concepts and methods used in biostatistics applications. These range from probability, distribution, and likelihood concepts to hypothesis testing and case-control sampling. This specialization also linear models for data science, starting from understanding least squares from a linear algebraic and mathematical perspective, to statistical linear models, including multivariate regression using the R programming language. These courses will give learners a firm foundation in the linear algebraic treatment of regression modeling, which will greatly augment applied data scientists' general understanding of regression models. This specialization requires a fair amount of mathematical sophistication. Basic calculus and linear algebra are required to engage in the content.

Часто задаваемые вопросы

Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Обучайте сотрудников и добивайтесь отличных результатов в бизнесе

Откройте для себя Coursera для бизнеса

Advanced Linear Models for Data Science 2: Statistical Linear Models

Об этом курсе