Johns Hopkins University
Spécialisation Science des données : Statistiques et apprentissage automatique

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Johns Hopkins University

Spécialisation Science des données : Statistiques et apprentissage automatique

Roger D. Peng, PhD
Brian Caffo, PhD
Jeff Leek, PhD

Instructeurs : Roger D. Peng, PhD

Inclus avec Coursera Plus

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Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.5

(628 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
3 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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Ce que vous apprendrez

  • Effectuer des analyses de régression, des moindres carrés et des déductions à l'aide de modèles de régression.

  • Construire et appliquer des fonctions de prédiction

  • Développer des produits de données publiques

Vue d'ensemble

Ce qui est inclus

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
20 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Johns Hopkins University

Spécialisation - série de 5 cours

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre le processus consistant à tirer des conclusions sur des populations ou des vérités scientifiques à partir de données

  • Décrire la variabilité, les distributions, les limites et les intervalles de confiance

  • Utiliser les valeurs p, les intervalles de confiance et les tests de permutation

  • Prendre des décisions éclairées en matière d'analyse des données

Compétences que vous acquerrez

Inférence statistique, Probabilité, Tests d'hypothèses statistiques, Distribution de probabilité, Méthodes statistiques, Statistiques bayésiennes, Échantillonnage (statistiques), Probabilités et statistiques, Statistiques, Analyse statistique, Analyse des Données, Modélisation statistique et Détermination de la taille de l'échantillon

Ce que vous apprendrez

  • Utiliser l'analyse de régression, les moindres carrés et l'inférence

  • Comprendre les cas de modèles ANOVA et ANCOVA

  • Étudier l'analyse des résidus et de la variabilité

  • Décrire les nouvelles utilisations des modèles de régression, telles que le lissage du nuage de points

Compétences que vous acquerrez

Analyse de régression, Modélisation statistique, Inférence statistique, Analyse de corrélation, Modélisation prédictive, Analyse des Données, Probabilités et statistiques, Analyse statistique et Méthodes statistiques

Ce que vous apprendrez

  • Utiliser les éléments de base de la construction et de l'application des fonctions de prédiction

  • Comprendre des concepts tels que les ensembles d'entraînement et de test, l'ajustement excessif et les taux d'erreur

  • Décrire les méthodes d'apprentissage automatique telles que la régression ou les arbres de classification

  • Expliquez le processus complet de construction des fonctions de prédiction

Compétences que vous acquerrez

Analyse de régression, Algorithme de forêt aléatoire, Algorithmes d'apprentissage automatique, Arbre de classification et de régression (CART), Modélisation prédictive, La programmation en R, Ingénierie des caractéristiques, Collecte de données, Traitement des données, Apprentissage automatique, Analyse prédictive, Apprentissage automatique appliqué et Apprentissage supervisé

Ce que vous apprendrez

  • Développer des applications de base et des graphiques interactifs à l'aide de GoogleVis

  • Utilisez Leaflet pour créer des cartes interactives annotées

  • Construire une présentation R Markdown qui inclut une visualisation de données

  • Créer un produit de données qui raconte une histoire à un large public

Compétences que vous acquerrez

Shiny (Package (R)), La programmation en R, Rmarkdown, Visualisation interactive des données, Rapports statistiques, Présentation des données, Logiciel de Visualisation de Données, Plotly, Cartographie des données, Applications Web, Science des données, Visualisation de Données et Gestion des paquets et des logiciels

Ce que vous apprendrez

  • Créer un produit de données utile pour le public

  • Appliquer vos compétences en matière d'analyse exploratoire des données

  • Construire un modèle de prédiction efficace et précis

  • Produire un dossier de présentation pour exposer vos résultats

Compétences que vous acquerrez

Traitement du langage naturel (NLP), Modélisation prédictive, Analyse des Données, La programmation en R, Présentation des données, Analyse statistique, Apprentissage automatique, Manipulation de données, Nettoyage des données, Collecte de données, Analyse exploratoire des données (AED), Storytelling de données et Science des données

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Cours1 663 661 apprenants
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Cours1 692 489 apprenants
Jeff Leek, PhD
Johns Hopkins University
32 Cours1 729 052 apprenants

Offert par

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