Willkommen zum Kurs Advanced Linear Models for Data Science Class 1: Least Squares. Dieser Kurs ist eine Einführung in die kleinsten Quadrate aus einer linearen algebraischen und mathematischen Perspektive. Bevor Sie mit dem Kurs beginnen, sollten Sie Folgendes mitbringen: - Grundlegende Kenntnisse der linearen Algebra und der multivariaten Infinitesimalrechnung - Grundlegende Kenntnisse der Statistik und von Regressionsmodellen - Zumindest eine gewisse Vertrautheit mit beweisbasierter Mathematik - Grundlegende Kenntnisse der Programmiersprache R Nach dem Besuch dieses Kurses verfügen die Teilnehmer über eine solide Grundlage in der linearen Algebra der Regressionsmodellierung. Dies wird das allgemeine Verständnis von Regressionsmodellen für angewandte Datenwissenschaftler erheblich erweitern.
Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 1: Kleinste Quadrate
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Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 1: Kleinste Quadrate
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Fortgeschrittene Statistik für Data Science“
Dozent: Brian Caffo, PhD
31.179 bereits angemeldet
Bei enthalten
190 Bewertungen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: General Mathematics
- Kategorie: Applied Mathematics
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Derivatives
- Kategorie: Mathematical Modeling
- Kategorie: Statistical Modeling
- Kategorie: Data Science
- Kategorie: Statistics
- Kategorie: Data Modeling
- Kategorie: Linear Algebra
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: R Programming
Wichtige Details
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7 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 6 Module
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Dozent
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Status: Kostenloser TestzeitraumJohns Hopkins University
Status: Kostenloser TestzeitraumUniversity of Pittsburgh
Status: VorschauSimplilearn
Status: Kostenloser TestzeitraumIllinois Tech
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 6. Nov. 2017
Great, detailed walk-through of least squares. Linear Algebra is a must for this course. To follow the last part requires knowledge of matrix (eigen?)decomposition, which derailed me somewhat.
Geprüft am 26. Sep. 2016
chapter on bases showing four equivalent forms was brilliant! Hoping to learn BLUE, GAMs in part 2.
Geprüft am 23. Feb. 2017
Hard Topic, You must take all the basics in multivariate statistical analysis first.
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