4.6

звезд

Оценки: 546

Brian Caffo, PhD и еще 2 преподавателя

31 687 уже зарегистрированы

от партнера

Специализация Data Science: Statistics and Machine LearningУниверситет Джонса Хопкинса

Чему вы научитесь

Perform regression analysis, least squares and inference using regression models.
Build and apply prediction functions
Develop public data products
Understand the process of drawing conclusions about populations or scientific truths from data

Приобретаемые навыки

Специализация: общие сведения

Недавно просмотрено: 10 930

Build models, make inferences, and deliver interactive data products. This specialization continues and develops on the material from the Data Science: Foundations using R specialization. It covers statistical inference, regression models, machine learning, and the development of data products. In the Capstone Project, you’ll apply the skills learned by building a data product using real-world data. At completion, learners will have a portfolio demonstrating their mastery of the material. The five courses in this specialization are the very same courses that make up the second half of the Data Science Specialization. This specialization is presented for learners who have already mastered the fundamentals and want to skip right to the more advanced courses.

Проект прикладного обучения

E​ach course in this Data Science: Statistics and Machine Learning Specialization includes a hands-on, peer-graded assignment.  To earn the Specialization Certificate, you must successfully complete the hands-on, peer-graded assignment in each course, including the final Capstone Project.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Средний уровень

Ориентировочное время на прохождение: 6 месяцев

Рекомендуемый темп: 6 ч/неделю

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Средний уровень

Ориентировочное время на прохождение: 6 месяцев

Рекомендуемый темп: 6 ч/неделю

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Узнайте, как сотрудники ведущих компаний осваивают востребованные навыки

Подробнее о Coursera для бизнеса

О специализации

Пройти курсы

Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.

Практический проект

В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.

Получите сертификат

Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.

Специализация включает несколько курсов: 5

Курс1

Курс 1

Статистический вывод

4.2

звезд

Оценки: 4,360

Statistical inference is the process of drawing conclusions about populations or scientific truths from data. There are many modes of performing inference including statistical modeling, data oriented strategies and explicit use of designs and randomization in analyses. Furthermore, there are broad theories (frequentists, Bayesian, likelihood, design based, …) and numerous complexities (missing data, observed and unobserved confounding, biases) for performing inference. A practitioner can often be left in a debilitating maze of techniques, philosophies and nuance. This course presents the fundamentals of inference in a practical approach for getting things done. After taking this course, students will understand the broad directions of statistical inference and use this information for making informed choices in analyzing data.

Курс2

Курс 2

Регрессионные модели

4.4

звезд

Оценки: 3,309

Linear models, as their name implies, relates an outcome to a set of predictors of interest using linear assumptions. Regression models, a subset of linear models, are the most important statistical analysis tool in a data scientist’s toolkit. This course covers regression analysis, least squares and inference using regression models. Special cases of the regression model, ANOVA and ANCOVA will be covered as well. Analysis of residuals and variability will be investigated. The course will cover modern thinking on model selection and novel uses of regression models including scatterplot smoothing.

Курс3

Курс 3

Практическое компьютерное обучение

4.5

звезд

Оценки: 3,207

One of the most common tasks performed by data scientists and data analysts are prediction and machine learning. This course will cover the basic components of building and applying prediction functions with an emphasis on practical applications. The course will provide basic grounding in concepts such as training and tests sets, overfitting, and error rates. The course will also introduce a range of model based and algorithmic machine learning methods including regression, classification trees, Naive Bayes, and random forests. The course will cover the complete process of building prediction functions including data collection, feature creation, algorithms, and evaluation.

Курс4

Курс 4

Разработка продуктов обработки данных

4.6

звезд

Оценки: 2,237

A data product is the production output from a statistical analysis. Data products automate complex analysis tasks or use technology to expand the utility of a data informed model, algorithm or inference. This course covers the basics of creating data products using Shiny, R packages, and interactive graphics. The course will focus on the statistical fundamentals of creating a data product that can be used to tell a story about data to a mass audience.

Преподаватели

от партнера

Университет Джонса Хопкинса

Партнеры курса

Часто задаваемые вопросы

Какие правила возврата средств?
Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.
Можно ли зарегистрироваться только на один курс?
Да! Чтобы начать, нажмите карточку интересующего вас курса и зарегистрируйтесь. Зарегистрировавшись, вы можете пройти курс и получить сертификат, ссылкой на который можно делиться с другими людьми. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. При подписке на курс, входящий в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Ход учебы можно отслеживать в панели управления учащегося.
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.
Могу ли я пройти курс бесплатно?
Когда вы регистрируетесь на курс, то можете получить доступ ко всем курсам в специализации. Кроме того, вы получаете сертификат о прохождении курса.Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. Если стоимость обучения для вас слишком велика, вы можете подать заявку на финансовую помощь.
Действительно ли это полностью дистанционный курс? Нужно ли мне посещать какие-либо занятия лично?
Это полностью дистанционный курс, потому вам не нужно ничего посещать. Все лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания доступны всегда и везде по Интернету и с мобильных устройств.
Сколько времени занимает получение специализации?
Time to completion can vary based on your schedule, but most learners are able to complete the Specialization in 3-6 months.
What background knowledge is necessary?
Learners should complete the Data Science: Foundations using R specialization to gain the right foundation before starting this course.
Do I need to take the courses in a specific order?
After completing the Data Science: Foundations using R specialization, the courses in this specialization may be taken in any order, and in parallel if desired.
Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
You’ll have a foundational understanding of the field and be prepared to continue studying data science.
Can I sign up for the course without paying or applying for financial aid?
Yes, you can access the course for free via www.coursera.org/jhu. This will allow you to explore the course, watch lectures, and participate in discussions for free. To be eligible to earn a certificate, you must either pay for enrollment or qualify for financial aid.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Обучайте сотрудников и добивайтесь отличных результатов в бизнесе

Откройте для себя Coursera для бизнеса

Специализация Data Science: Statistics and Machine Learning

Чему вы научитесь

Приобретаемые навыки

Специализация: общие сведения

Проект прикладного обучения