Johns Hopkins University

Spécialisation "Science des données : Statistiques et apprentissage automatique"

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Spécialisation "Science des données : Statistiques et apprentissage automatique"

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

Instructeurs : Roger D. Peng, PhD

41 053 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 7,198 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
3 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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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

Détails à connaître

Certificat partageable

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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

Inférence statistique

Inférence statistique

COURS 1, 55 heures

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

Modèles de régression

Modèles de régression

COURS 2, 54 heures

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

Apprentissage pratique de la machine

Apprentissage pratique de la machine

COURS 3, 8 heures

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

Développer des produits de données

Développer des produits de données

COURS 4, 10 heures

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

Capstone en science des données

Capstone en science des données

COURS 5, 6 heures

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

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Cours1 685 612 apprenants
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Cours1 714 100 apprenants

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