このコースについて

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約8時間で修了
英語
字幕:フランス語, ポルトガル語(ブラジル), ロシア語, 英語, スペイン語

習得するスキル

StatisticsLinear RegressionR ProgrammingLinear Algebra
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提供:

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ジョンズ・ホプキンズ大学(Johns Hopkins University)

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

2時間で修了

Background

2時間で修了
7件のビデオ (合計28分), 4 readings, 1 quiz
7件のビデオ
Matrix derivatives5 分
Coding example2 分
Centering by matrix multiplication6 分
Coding example2 分
Variance via matrix multiplication6 分
Coding example2 分
4件の学習用教材
Welcome to the class10 分
Course textbook10 分
Grading10 分
In this module10 分
1の練習問題
Background Quiz30 分
2

2

1時間で修了

One and two parameter regression

1時間で修了
6件のビデオ (合計29分), 2 readings, 1 quiz
6件のビデオ
Centering first8 分
Coding example1 分
Connection with linear regression7 分
Coding example1 分
Fitted values and residuals4 分
2件の学習用教材
Before you begin10 分
Before you begin10 分
1の練習問題
One Parameter Regression Quiz30 分
3

3

1時間で修了

Linear regression

1時間で修了
8件のビデオ (合計23分), 2 readings, 1 quiz
8件のビデオ
Coding example1 分
Prediction2 分
Coding example2 分
Residuals2 分
Coding example1 分
Generalizations6 分
Generalizations example2 分
2件の学習用教材
Before you begin10 分
Generalizations10 分
1の練習問題
Linear Regression Quiz30 分
4

4

1時間で修了

General least squares

1時間で修了
6件のビデオ (合計39分), 1 reading, 1 quiz
6件のビデオ
Coding example3 分
Second derivation of least squares4 分
Projections9 分
Third derivation of least squares12 分
Coding example4 分
1件の学習用教材
Before you begin10 分
1の練習問題
General Least Squares Quiz30 分

レビュー

ADVANCED LINEAR MODELS FOR DATA SCIENCE 1: LEAST SQUARES からの人気レビュー

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Advanced Statistics for Data Science専門講座について

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....
Advanced Statistics for Data Science

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。