Bienvenue à la classe 2 de Modèles linéaires avancés pour la science des données : Modèles linéaires statistiques. Ce cours est une introduction aux moindres carrés du point de vue de l'algèbre linéaire et des mathématiques. Avant de commencer le cours, assurez-vous d'avoir les connaissances suivantes : - Une compréhension de base de l'algèbre linéaire et du calcul à plusieurs variables - Une compréhension de base des statistiques et des modèles de régression - Au moins une petite familiarité avec les mathématiques basées sur la preuve - Une connaissance de base du langage de programmation R Après avoir suivi ce cours, les étudiants auront une base solide dans le traitement algébrique linéaire de la modélisation de la régression. Cela améliorera considérablement la compréhension générale des modèles de régression par les scientifiques des données appliquées.

Modèles linéaires avancés pour la science des données 2 : Modèles linéaires statistiques
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Modèles linéaires avancés pour la science des données 2 : Modèles linéaires statistiques
Ce cours fait partie de Spécialisation "Statistiques avancées pour la science des données"

Instructeur : Brian Caffo, PhD
25 023 déjà inscrits
Inclus avec
108 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Mathématiques appliquées
- Catégorie : Distribution de probabilité
- Catégorie : Algèbre linéaire
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Probabilité
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Inférence statistique
- Catégorie : Modélisation statistique
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : R Programmation
Détails à connaître

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4 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

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Offert par
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Johns Hopkins University

University of Pittsburgh

Duke University

Illinois Tech
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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
71,29 %
- 4 stars
20,37 %
- 3 stars
4,62 %
- 2 stars
2,77 %
- 1 star
0,92 %
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Révisé le 13 janv. 2023
Great !!! Learning time and I enjoy the math side of it...
Révisé le 6 août 2020
This course is very powerfull for statistical linear
Révisé le 2 avr. 2020
This is a great course from Johns Hopkins University . By taking this course, I improved my Data Management, Statistical Programming, and Statistics skills.
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