Об этом курсе

Недавно просмотрено: 9,938

Карьерные результаты учащихся

25%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

20%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 7 часов на выполнение
Английский

Приобретаемые навыки

Random ForestPredictive AnalyticsMachine LearningR Programming

Карьерные результаты учащихся

25%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

20%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 7 часов на выполнение
Английский

от партнера

Placeholder

Вашингтонский университет

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

2 ч. на завершение

Practical Statistical Inference

2 ч. на завершение
28 видео ((всего 121 мин.))
28 видео
Hypothesis Testing5мин
Significance Tests and P-Values3мин
Example: Difference of Means4мин
Deriving the Sampling Distribution6мин
Shuffle Test for Significance4мин
Comparing Classical and Resampling Methods3мин
Bootstrap6мин
Resampling Caveats6мин
Outliers and Rank Transformation3мин
Example: Chi-Squared Test3мин
Bad Science Revisited: Publication Bias4мин
Effect Size4мин
Meta-analysis5мин
Fraud and Benford's Law4мин
Intuition for Benford's Law2мин
Benford's Law Explained Visually3мин
Multiple Hypothesis Testing: Bonferroni and Sidak Corrections3мин
Multiple Hypothesis Testing: False Discovery Rate4мин
Multiple Hypothesis Testing: Benjamini-Hochberg Procedure3мин
Big Data and Spurious Correlations4мин
Spurious Correlations: Stock Price Example3мин
How is Big Data Different?3мин
Bayesian vs. Frequentist4мин
Motivation for Bayesian Approaches3мин
Bayes' Theorem2мин
Applying Bayes' Theorem4мин
Naive Bayes: Spam Filtering4мин
Неделя
2

Неделя 2

3 ч. на завершение

Supervised Learning

3 ч. на завершение
26 видео ((всего 111 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
26 видео
Simple Examples3мин
Structure of a Machine Learning Problem5мин
Classification with Simple Rules5мин
Learning Rules4мин
Rules: Sequential Covering3мин
Rules Recap2мин
From Rules to Trees2мин
Entropy4мин
Measuring Entropy4мин
Using Information Gain to Build Trees6мин
Building Trees: ID3 Algorithm2мин
Building Trees: C.45 Algorithm4мин
Rules and Trees Recap3мин
Overfitting7мин
Evaluation: Leave One Out Cross Validation5мин
Evaluation: Accuracy and ROC Curves5мин
Bootstrap Revisited4мин
Ensembles, Bagging, Boosting4мин
Boosting Walkthrough5мин
Random Forests3мин
Random Forests: Variable Importance5мин
Summary: Trees and Forests2мин
Nearest Neighbor4мин
Nearest Neighbor: Similarity Functions4мин
Nearest Neighbor: Curse of Dimensionality3мин
1 материал для самостоятельного изучения
R Assignment: Classification of Ocean Microbes10мин
1 практическое упражнение
R Assignment: Classification of Ocean Microbes30мин
Неделя
3

Неделя 3

1 ч. на завершение

Optimization

1 ч. на завершение
11 видео ((всего 41 мин.))
11 видео
Gradient Descent Visually4мин
Gradient Descent in Detail2мин
Gradient Descent: Questions to Consider3мин
Intuition for Logistic Regression4мин
Intuition for Support Vector Machines3мин
Support Vector Machine Example3мин
Intuition for Regularization3мин
Intuition for LASSO and Ridge Regression3мин
Stochastic and Batched Gradient Descent5мин
Parallelizing Gradient Descent3мин
Неделя
4

Неделя 4

1 ч. на завершение

Unsupervised Learning

1 ч. на завершение
4 видео ((всего 21 мин.))
4 видео
K-means5мин
DBSCAN4мин
DBSCAN Variable Density and Parallel Algorithms4мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе PRACTICAL PREDICTIVE ANALYTICS: MODELS AND METHODS

Посмотреть все отзывы

Специализация Наука о больших данных: общие сведения

Наука о больших данных

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.