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

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176 Bewertungen

Brian Caffo, PhD

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von

Spezialisierung Advanced Statistics for Data ScienceJohns Hopkins University

Über diesen Kurs

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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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Dozent

Dozentenbewertung

4,64/5 (18 Bewertungen)

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics

Bloomberg School of Public Health

1.524.465 Lernende

30 Kurse

von

Johns Hopkins University

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Background

2 Stunden zum Abschließen

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

Woche2

Woche 2

1 Stunde zum Abschließen

One and two parameter regression

1 Stunde zum Abschließen

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

Woche3

Woche 3

1 Stunde zum Abschließen

Linear regression

1 Stunde zum Abschließen

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

Woche4

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

43 Bewertungen

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

von HM11. Juni 2016

As the name says it's an advanced course. Take the challenge though! In my opinion the content is a must if you want to perform competently in data science.

von JA8. Sep. 2020

This is an excellent course that enabled me to understand how multiple regression in linear models works behind the hood. The practical examples shown by the professor were very helpful. Thank you

von JC4. März 2018

Very thorough and rigorous. A great review for me.

von JR6. Nov. 2017

Great, detailed walk-through of least squares. Linear Algebra is a must for this course. To follow the last part requires knowledge of matrix (eigen?)decomposition, which derailed me somewhat.

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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

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Advanced Linear Models for Data Science 1: Least Squares

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