- Bayesian Statistics
- Linear Regression
- Statistical Inference
- R Programming
- Statistics
- Rstudio
- Exploratory Data Analysis
- Statistical Hypothesis Testing
- Regression Analysis
- Bayesian Linear Regression
- Bayesian Inference
- Model Selection
Специализация статистика с языком r
Master Statistics with R. Statistical mastery of data analysis including inference, modeling, and Bayesian approaches.
111 390 уже зарегистрированы
от партнера
Специализация статистика с языком rУниверситет ДьюкаПриобретаемые навыки
Специализация: общие сведения
Недавно просмотрено: 41 964
In this Specialization, you will learn to analyze and visualize data in R and create reproducible data analysis reports, demonstrate a conceptual understanding of the unified nature of statistical inference, perform frequentist and Bayesian statistical inference and modeling to understand natural phenomena and make data-based decisions, communicate statistical results correctly, effectively, and in context without relying on statistical jargon, critique data-based claims and evaluated data-based decisions, and wrangle and visualize data with R packages for data analysis.
You will produce a portfolio of data analysis projects from the Specialization that demonstrates mastery of statistical data analysis from exploratory analysis to inference to modeling, suitable for applying for statistical analysis or data scientist positions.
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.
Начальный уровень
Опыт не требуется.
Ориентировочное время на прохождение: 7 месяцев
Рекомендуемый темп: 3 ч/неделю
Английский
Субтитры: Английский, Арабский, Французский, Португальский (Европа), Итальянский, Вьетнамский, Корейский, Немецкий, Русский, Испанский
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.
Начальный уровень
Опыт не требуется.
Ориентировочное время на прохождение: 7 месяцев
Рекомендуемый темп: 3 ч/неделю
Английский
Субтитры: Английский, Арабский, Французский, Португальский (Европа), Итальянский, Вьетнамский, Корейский, Немецкий, Русский, Испанский
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
Introduction to Probability and Data with R
Оценки: 4,963
This course introduces you to sampling and exploring data, as well as basic probability theory and Bayes' rule. You will examine various types of sampling methods, and discuss how such methods can impact the scope of inference. A variety of exploratory data analysis techniques will be covered, including numeric summary statistics and basic data visualization. You will be guided through installing and using R and RStudio (free statistical software), and will use this software for lab exercises and a final project. The concepts and techniques in this course will serve as building blocks for the inference and modeling courses in the Specialization.
Статистика вывода
Оценки: 2,289
This course covers commonly used statistical inference methods for numerical and categorical data. You will learn how to set up and perform hypothesis tests, interpret p-values, and report the results of your analysis in a way that is interpretable for clients or the public. Using numerous data examples, you will learn to report estimates of quantities in a way that expresses the uncertainty of the quantity of interest. You will be guided through installing and using R and RStudio (free statistical software), and will use this software for lab exercises and a final project. The course introduces practical tools for performing data analysis and explores the fundamental concepts necessary to interpret and report results for both categorical and numerical data
Linear Regression and Modeling
Оценки: 1,548
This course introduces simple and multiple linear regression models. These models allow you to assess the relationship between variables in a data set and a continuous response variable. Is there a relationship between the physical attractiveness of a professor and their student evaluation scores? Can we predict the test score for a child based on certain characteristics of his or her mother? In this course, you will learn the fundamental theory behind linear regression and, through data examples, learn to fit, examine, and utilize regression models to examine relationships between multiple variables, using the free statistical software R and RStudio.
Байесовская статистика
Оценки: 763
This course describes Bayesian statistics, in which one's inferences about parameters or hypotheses are updated as evidence accumulates. You will learn to use Bayes’ rule to transform prior probabilities into posterior probabilities, and be introduced to the underlying theory and perspective of the Bayesian paradigm. The course will apply Bayesian methods to several practical problems, to show end-to-end Bayesian analyses that move from framing the question to building models to eliciting prior probabilities to implementing in R (free statistical software) the final posterior distribution. Additionally, the course will introduce credible regions, Bayesian comparisons of means and proportions, Bayesian regression and inference using multiple models, and discussion of Bayesian prediction.
от партнера
Университет Дьюка
Duke University has about 13,000 undergraduate and graduate students and a world-class faculty helping to expand the frontiers of knowledge. The university has a strong commitment to applying knowledge in service to society, both near its North Carolina campus and around the world.
Часто задаваемые вопросы
Какие правила возврата средств?
Можно ли зарегистрироваться только на один курс?
Можно ли получить финансовую помощь?
Могу ли я пройти курс бесплатно?
Действительно ли это полностью дистанционный курс? Нужно ли мне посещать какие-либо занятия лично?
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
What if I already have a certificate from Data Analysis and Statistical Inference?
Do I need specific software?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
