Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Advanced Statistics for Data Science

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Sterne
171 Bewertungen

Brian Caffo, PhD

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von

Spezialisierung Advanced Statistics for Data ScienceJohns Hopkins University

Über diesen Kurs

6.743 kürzliche Aufrufe

Welcome to the Advanced Linear Models for Data Science Class 1: Least Squares. This class is an introduction to least squares from a linear algebraic and mathematical perspective. Before beginning the class make sure that you have the following:
- A basic understanding of linear algebra and multivariate calculus.
- A basic understanding of statistics and regression models.
- At least a little familiarity with proof based mathematics.
- Basic knowledge of the R programming language.

After taking this course, students will have a firm foundation in a linear algebraic treatment of regression modeling. This will greatly augment applied data scientists' general understanding of regression models.

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Englisch

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Statistics
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Dozent

Dozentenbewertung

4,57/5 (15 Bewertungen)

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics

Bloomberg School of Public Health

1.499.061 Lernende

30 Kurse

von

Johns Hopkins University

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Background

2 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 28 min), 4 Lektüren, 1 Quiz

Woche

Woche 2

1 Stunde zum Abschließen

One and two parameter regression

1 Stunde zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 29 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

Woche

Woche 3

1 Stunde zum Abschließen

Linear regression

1 Stunde zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 23 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

Woche

Woche 4

1 Stunde zum Abschließen

General least squares

1 Stunde zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 39 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

Bewertungen

4.4

42 Bewertungen

5 stars
60,23 %
4 stars
26,90 %
3 stars
8,18 %
2 stars
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1,16 %

Top-Bewertungen von ADVANCED LINEAR MODELS FOR DATA SCIENCE 1: LEAST SQUARES

von DL7. Juni 2016

We need more advanced, theoretical courses on Coursera, like this one, in order to deeply understand the more general courses like Regression Models and Linear Models.

von SH12. Sep. 2020

Excellent experience. I have learnt a lot in different aspect of linear models as well as the coding skills from this course. Thank you.

von YG24. Juli 2020

Great refresher of linear algebra

understood many things about linear models that I just knew superficially from its cores

von SS26. Sep. 2016

chapter on bases showing four equivalent forms was brilliant! Hoping to learn BLUE, GAMs in part 2.

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Über den Spezialisierung Advanced Statistics for Data Science

Fundamental concepts in probability, statistics and linear models are primary building blocks for data science work. Learners aspiring to become biostatisticians and data scientists will benefit from the foundational knowledge being offered in this specialization. It will enable the learner to understand the behind-the-scenes mechanism of key modeling tools in data science, like least squares and linear regression.

This specialization starts with Mathematical Statistics bootcamps, specifically concepts and methods used in biostatistics applications. These range from probability, distribution, and likelihood concepts to hypothesis testing and case-control sampling. This specialization also linear models for data science, starting from understanding least squares from a linear algebraic and mathematical perspective, to statistical linear models, including multivariate regression using the R programming language. These courses will give learners a firm foundation in the linear algebraic treatment of regression modeling, which will greatly augment applied data scientists' general understanding of regression models. This specialization requires a fair amount of mathematical sophistication. Basic calculus and linear algebra are required to engage in the content.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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Advanced Linear Models for Data Science 1: Least Squares

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