University of Colorado Boulder
Spécialisation Modélisation statistique pour les applications de la science des données
University of Colorado Boulder

Spécialisation Modélisation statistique pour les applications de la science des données

Développez vos compétences statistiques pour la science des données. Maîtriser les statistiques nécessaires à la science des données

Brian Zaharatos

Instructeur : Brian Zaharatos

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

(39 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

3 mois Ă  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

  • Analyser et appliquer correctement les outils de l'analyse de rĂ©gression pour modĂ©liser la relation entre les variables et faire des prĂ©dictions Ă  partir d'un ensemble de variables d'entrĂ©e.

  • Mener avec succès des expĂ©riences basĂ©es sur les meilleures pratiques en matière de conception expĂ©rimentale.

  • Utiliser des techniques avancĂ©es de modĂ©lisation statistique, telles que les modèles linĂ©aires et additifs gĂ©nĂ©ralisĂ©s, pour modĂ©liser un large Ă©ventail de relations du monde rĂ©el.

Vue d'ensemble

Ce qui est inclus

Certificat partageable

Ajouter Ă  votre profil LinkedIn

Enseigné en Anglais
40 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

  • AcquĂ©rez des compĂ©tences recherchĂ©es auprès d’universitĂ©s et d’experts du secteur
  • MaĂ®trisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • DĂ©veloppez une comprĂ©hension approfondie de concepts clĂ©s
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de University of Colorado Boulder

Spécialisation - série de 3 cours

Ce que vous apprendrez

  • Formulez quelques pratiques recommandĂ©es pour un comportement et une communication Ă©thiques dans le domaine des statistiques et de la science des donnĂ©es.

  • InterprĂ©ter les composantes importantes du modèle MLR, y compris les composantes "systĂ©matiques" et "alĂ©atoires" du modèle.

  • DĂ©crire et mettre en Ĺ“uvre des procĂ©dures de sĂ©lection de modèles basĂ©es sur des tests et sĂ©lectionner un "meilleur" modèle sur la base d'une procĂ©dure donnĂ©e.

Compétences que vous acquerrez

Analyse de régression, Modélisation statistique, La programmation en R, Analyse statistique, Modélisation prédictive, Inférence statistique, Tests d'hypothèses statistiques, Algèbre linéaire, Méthodes statistiques, Science des données, Modélisation des données, Éthique des données, Probabilités et statistiques et Modélisation mathématique

Ce que vous apprendrez

  • Identifiez et interprĂ©tez le(s) modèle(s) ANOVA (et ANCOVA) Ă  deux voies comme un modèle de rĂ©gression linĂ©aire.

  • Utilisez les modèles ANOVA Ă  deux voies et ANCOVA pour rĂ©pondre Ă  des questions de recherche en utilisant des donnĂ©es rĂ©elles.

  • DĂ©finir et appliquer les concepts de rĂ©plication, de mesures rĂ©pĂ©tĂ©es et de plan factoriel complet dans le contexte de l'ANOVA Ă  deux voies.

Compétences que vous acquerrez

Analyse statistique, Tests d'hypothèses statistiques, Modélisation statistique, Analyse de régression, Plan d'expérience, Calculs, Recherche quantitative, Algèbre linéaire, Probabilités et statistiques, Éthique des données, Science des données et Analyse des Données

Ce que vous apprendrez

  • DĂ©crivez comment gĂ©nĂ©raliser le cadre du modèle linĂ©aire pour prendre en compte les donnĂ©es qui ne conviennent pas au modèle de rĂ©gression linĂ©aire standard.

  • Citez quelques avantages et inconvĂ©nients des modèles additifs (gĂ©nĂ©ralisĂ©s).

  • DĂ©crivez comment un modèle additif peut ĂŞtre gĂ©nĂ©ralisĂ© pour intĂ©grer des variables de rĂ©ponse non normales (c'est-Ă -dire dĂ©finissez un modèle additif gĂ©nĂ©ralisĂ©).

Compétences que vous acquerrez

Analyse de régression, Modélisation statistique, La programmation en R, Inférence statistique, Éthique des données, Algèbre linéaire, Apprentissage automatique, Modélisation prédictive, Méthodes statistiques, Calculs, Distribution de probabilité, Analyse des Données et Arbre de classification et de régression (CART)

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Préparer un diplôme

Ce site Spécialisation fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par University of Colorado Boulder. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹

 

Instructeur

Brian Zaharatos
University of Colorado Boulder
4 Cours14 064 apprenants

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