Johns Hopkins University
Spezialisierung Datenwissenschaft: Statistik und maschinelles Lernen
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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4.5

(619 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
3 months to complete
bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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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: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Statistische Inferenz
  • Kategorie: Shiny (R-Paket)
  • Kategorie: Statistische Modellierung
  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: Regressionsanalyse
  • Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Statistische Hypothesentests
  • Kategorie: Plotly
  • Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung

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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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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 154 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: Datenanalyse
Kategorie: Stichproben (Statistik)
Kategorie: Wahrscheinlichkeit
Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
Kategorie: Bayessche Statistik
Kategorie: Bestimmung des Stichprobenumfangs
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Statistische Inferenz
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Statistische Hypothesentests
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Statistik
Regressionsmodelle

Regressionsmodelle

KURS 253 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: Überwachtes Lernen
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Erhebung von Daten
Kategorie: Lernen mit Entscheidungsbäumen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: R-Programmierung

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: GitHub
Kategorie: Benutzeroberfläche (UI)
Kategorie: Merkblatt (Software)
Kategorie: Shiny (R-Paket)
Kategorie: HyperText Markup Language (HTML)
Kategorie: Statistische Berichterstattung
Kategorie: Plotly
Kategorie: Web-Anwendungen
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Daten Präsentation
Kategorie: Paket- und Software-Management
Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: R-Programmierung

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: Daten bereinigen
Kategorie: Daten Präsentation
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Daten-Storytelling
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Erhebung von Daten
Kategorie: R-Programmierung
Datenwissenschaft Capstone

Datenwissenschaft Capstone

KURS 55 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: Datenverarbeitung
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Statistische Inferenz
Kategorie: Statistische Analyse

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Dozenten

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Kurse1.640.716 Lernende
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Kurse1.668.062 Lernende

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