Johns Hopkins University

Spezialisierung „Datenwissenschaft: Statistik und maschinelles Lernen“

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Johns Hopkins University

Spezialisierung „Datenwissenschaft: Statistik und maschinelles Lernen“

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

Dozenten: Roger D. Peng, PhD

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Stufe Mittel
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Was Sie lernen werden

  • Führen Sie Regressionsanalysen, kleinste Quadrate und Inferenzen mit Regressionsmodellen durch.

  • Erstellen und Anwenden von Vorhersagefunktionen

  • Entwickeln Sie öffentliche Datenprodukte

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
  • Kategorie: Regressionsanalyse
  • Kategorie: Bewertung des Modells
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
  • Kategorie: Statistische Modellierung
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: Präsentation der Daten
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Statistische Inferenz

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Merkblatt (Software)
  • Kategorie: GitHub
  • Kategorie: R Programmierung
  • Kategorie: Glänzend (R-Paket)
  • Kategorie: Rmarkdown
  • Kategorie: Plotly

Wichtige Details

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Johns Hopkins University.

Spezialisierung - 5 Kursreihen

Statistische Inferenz

Statistische Inferenz

KURS 1, 55 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Verstehen, wie man aus Daten Schlüsse über Populationen oder wissenschaftliche Wahrheiten ziehen kann

  • Beschreiben Sie Variabilität, Verteilungen, Grenzwerte und Konfidenzintervalle

  • Verwenden Sie p-Werte, Konfidenzintervalle und Permutationstests

  • Treffen Sie fundierte Entscheidungen bei der Datenanalyse

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Statistische Inferenz
Kategorie: Wahrscheinlichkeit
Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Bestimmung des Stichprobenumfangs
Kategorie: Stichproben (Statistik)
Kategorie: Bayessche Statistik
Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Kategorie: Statistik
Regressionsmodelle

Regressionsmodelle

KURS 2, 54 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie Regressionsanalyse, kleinste Quadrate und Inferenz

  • Verstehen Sie die ANOVA und ANCOVA Modellfälle

  • Untersuchen Sie die Analyse von Residuen und Variabilität

  • Beschreiben Sie neuartige Anwendungen von Regressionsmodellen wie die Streudiagramm-Glättung

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Logistische Regression
Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Kategorie: Statistische Inferenz
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Statistische Methoden
Praktisches maschinelles Lernen

Praktisches maschinelles Lernen

KURS 3, 8 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie die grundlegenden Komponenten der Erstellung und Anwendung von Vorhersagefunktionen

  • Verstehen Sie Konzepte wie Trainings- und Testsätze, Overfitting und Fehlerquoten

  • Beschreiben Sie Methoden des maschinellen Lernens wie Regression oder Klassifikationsbäume

  • Erklären Sie den gesamten Prozess der Erstellung von Vorhersagefunktionen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Technische Merkmale
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Software für maschinelles Lernen
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Prädiktive Analytik
Entwicklung von Datenprodukten

Entwicklung von Datenprodukten

KURS 4, 10 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Entwickeln Sie grundlegende Anwendungen und interaktive Grafiken mit GoogleVis

  • Verwenden Sie Leaflet, um interaktive, kommentierte Karten zu erstellen

  • Erstellen Sie eine R Markdown-Präsentation, die eine Datenvisualisierung enthält

  • Erstellen Sie ein Datenprodukt, das einem breiten Publikum eine Geschichte erzählt

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
Kategorie: Software-Dokumentation
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Merkblatt (Software)
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Glänzend (R-Paket)
Kategorie: Paket- und Softwareverwaltung
Kategorie: Anwendungsentwicklung
Kategorie: Statistische Berichterstattung
Kategorie: Plotly
Kategorie: Hypertext Markup Language (HTML)
Kategorie: Web-Anwendungen
Kategorie: Präsentation der Daten
Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
Kategorie: R (Software)
Datenwissenschaft Capstone

Datenwissenschaft Capstone

KURS 5, 6 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Erstellen Sie ein nützliches Datenprodukt für die Öffentlichkeit

  • Wenden Sie Ihre Fähigkeiten zur explorativen Datenanalyse an

  • Erstellen Sie ein effizientes und genaues Prognosemodell

  • Erstellen Sie ein Präsentationsdeck, um Ihre Ergebnisse zu präsentieren

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Modell-Optimierung
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Datenerhebung
Kategorie: Präsentation der Daten
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Analytische Fähigkeiten
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Daten-Synthese
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: R Programmierung

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Dozenten

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Kurse1.695.542 Lernende
Brian Caffo, PhD
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30 Kurse1.724.848 Lernende

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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

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Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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