Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Linear Algebra for Data Science Using Python

Moussa Doumbia +1 weiterer Dozent

von

Spezialisierung Linear Algebra for Data Science Using PythonHoward University

Über diesen Kurs

In this course, you'll learn how to distinguish between the different types of regression models. You will apply the Method of Least Squares to a dataset by hand and using Python. In addition, you will learn how to employ a linear regression model to identify scenarios. Let's get started!

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Spezialisierung Linear Algebra for Data Science Using Python

Stufe „Anfänger“

Ca. 6 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Dozenten

Moussa Doumbia

Department of Mathematics

1.842 Lernende

4 Kurse

Dennis Davenport

Graduate Director and Associate Professor

Department of Mathematics

1.842 Lernende

4 Kurse

von

Howard University

Founded in 1867, Howard University is a private, research university that is comprised of 14 schools and colleges. Students pursue more than 140 programs of study leading to undergraduate, graduate and professional degrees. The University operates with a commitment to Excellence in Truth and Service and has produced one Schwarzman Scholar, three Marshall Scholars, four Rhodes Scholars, 12 Truman Scholars, 25 Pickering Fellows and more than 165 Fulbright recipients. Howard also produces more on-campus African American Ph.D. recipients than any other university in the United States. For more information on Howard University, visit www.howard.edu.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Introduction to Regression Models

2 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 36 min), 1 Lektüre, 3 Quiz

8 Videos

Introduction to Specialization3m

Course Introduction4m

Instructor Introduction3m

What is Regression Analysis?4m

Different Types of Regression Models6m

Regression Models in the Real World3m

Introduction to the Method of Least Squares3m

Introduction to the Method of Linear Regression Models6m

1 Lektüre

Welcome to Building Regression Models with Linear Algebra10m

3 praktische Übungen

Practice Quiz: Regression and Types of Regression Models15m

Practice Quiz: Which Model to Use?30m

Graded Quiz: Regression Definitions and Models30m

Woche

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Using the Method of Least Squares

2 Stunden zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 11 min)

Woche

Woche 3

1 Stunde zum Abschließen

Using Linear Regression Models

1 Stunde zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 12 min)

Woche

Woche 4

1 Stunde zum Abschließen

Using Linear Regression Model

Welcome to the final module of this course! Over the past 3 modules, you have been introduced to and gained knowledge on the following topics: regression, regression models, applying the method of least squares and, understanding linear regression models. In the final module of the course, you’ll apply what you’ve learned to concrete, real-world examples. You’ll review real-world linear regression models and complete peer reviews. We will cover the following learning objectives.

1 Stunde zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 10 min)

Über den Spezialisierung Linear Algebra for Data Science Using Python

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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Building Regression Models with Linear Algebra

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