Introduction to Statistical Learning will explore concepts in statistical modeling, such as when to use certain models, how to tune those models, and if other options will provide certain trade-offs. We will cover Regression, Classification, Trees, Resampling, Unsupervised techniques, and much more!

Regression and Classification
University of Colorado BoulderÜber diesen Kurs
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Flexible Fristen
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Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Stufe „Mittel“
Intro Statistics and Foundational Math
Ca. 35 Stunden zum Abschließen
Englisch
Was Sie lernen werden
Express why Statistical Learning is important and how it can be used.
Identify the strengths, weaknesses and caveats of different models and choose the most appropriate model for a given statistical problem.
Determine what type of data and problems require supervised vs. unsupervised techniques.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Statistics
- Data Science
- R Programming
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Stufe „Mittel“
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Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.
Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses Master of Science in Data Science von University of Colorado Boulder.
Wenn Sie in das komplette Programm aufgenommen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
1 Stunde zum Abschließen
Statistical Learning Introduction
1 Stunde zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 37 min), 1 Lektüre
7 Stunden zum Abschließen
Accuracy
7 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 34 min)
1 Stunde zum Abschließen
Simple Linear Regression
1 Stunde zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 30 min)
10 Stunden zum Abschließen
Multiple Linear Regression
10 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 35 min)
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich das Zertifikat erwerbe?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.