- Linear Model
- R Programming
- Statistical Model
- regression
- Calculus
- and probability theory.
- Linear Algebra
Spezialisierung Statistical Modeling for Data Science Applications
Build Your Statistical Skills for Data Science. Master the Statistics Necessary for Data Science
1.900 bereits angemeldet
von
Spezialisierung Statistical Modeling for Data Science ApplicationsUniversity of Colorado BoulderWas Sie lernen werden
Correctly analyze and apply tools of regression analysis to model relationship between variables and make predictions given a set of input variables.
Successfully conduct experiments based on best practices in experimental design.
Use advanced statistical modeling techniques, such as generalized linear and additive models, to model wide range of real-world relationships.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Über dieses Spezialisierung
3.714 kürzliche Aufrufe
Statistical modeling lies at the heart of data science. Well crafted statistical models allow data scientists to draw conclusions about the world from the limited information present in their data. In this three credit sequence, learners will add some intermediate and advanced statistical modeling techniques to their data science toolkit. In particular, learners will become proficient in the theory and application of linear regression analysis; ANOVA and experimental design; and generalized linear and additive models. Emphasis will be placed on analyzing real data using the R programming language.
This specialization can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s Master of Science in Data Science (MS-DS) degree offered on the Coursera platform. The MS-DS is an interdisciplinary degree that brings together faculty from CU Boulder’s departments of Applied Mathematics, Computer Science, Information Science, and others. With performance-based admissions and no application process, the MS-DS is ideal for individuals with a broad range of undergraduate education and/or professional experience in computer science, information science, mathematics, and statistics. Learn more about the MS-DS program at https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.
Logo adapted from photo by Vincent Ledvina on Unsplash
Praktisches Lernprojekt
Learners will master the application and implementation of statistical models through auto-graded and peer reviewed Jupyter Notebook assignments. In these assignments, learners will use real-world data and advanced statistical modeling techniques to answer important scientific and business questions.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
Kurse, die komplett online stattfinden
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexibler Zeitplan
Festlegen und Einhalten flexibler Termine.
Stufe „Mittel“
Calculus, linear algebra, and probability theory.
Etwa 4 Monate bis zum Abschluss
Empfohlenes Lerntempo: 9 Stunden/Woche
Englisch
Untertitel: Englisch
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
Kurse, die komplett online stattfinden
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexibler Zeitplan
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Stufe „Mittel“
Calculus, linear algebra, and probability theory.
Etwa 4 Monate bis zum Abschluss
Empfohlenes Lerntempo: 9 Stunden/Woche
Englisch
Untertitel: Englisch
So funktioniert die Spezialisierung
Kurse absolvieren
Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Lernender-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.
Praxisprojekt
Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.
Zertifikat erwerben
Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.
Es gibt 3 Kurse in dieser Spezialisierung
Modern Regression Analysis in R
15 Bewertungen
This course will provide a set of foundational statistical modeling tools for data science. In particular, students will be introduced to methods, theory, and applications of linear statistical models, covering the topics of parameter estimation, residual diagnostics, goodness of fit, and various strategies for variable selection and model comparison. Attention will also be given to the misuse of statistical models and ethical implications of such misuse.
ANOVA and Experimental Design
This second course in statistical modeling will introduce students to the study of the analysis of variance (ANOVA), analysis of covariance (ANCOVA), and experimental design. ANOVA and ANCOVA, presented as a type of linear regression model, will provide the mathematical basis for designing experiments for data science applications. Emphasis will be placed on important design-related concepts, such as randomization, blocking, factorial design, and causality. Some attention will also be given to ethical issues raised in experimentation.
Generalized Linear Models and Nonparametric Regression
In the final course of the statistical modeling for data science program, learners will study a broad set of more advanced statistical modeling tools. Such tools will include generalized linear models (GLMs), which will provide an introduction to classification (through logistic regression); nonparametric modeling, including kernel estimators, smoothing splines; and semi-parametric generalized additive models (GAMs). Emphasis will be placed on a firm conceptual understanding of these tools. Attention will also be given to ethical issues raised by using complicated statistical models.
von
University of Colorado Boulder
CU-Boulder is a dynamic community of scholars and learners on one of the most spectacular college campuses in the country. As one of 34 U.S. public institutions in the prestigious Association of American Universities (AAU), we have a proud tradition of academic excellence, with five Nobel laureates and more than 50 members of prestigious academic academies.
Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.
Dieses Spezialisierung 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.
Häufig gestellte Fragen
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Kann ich mich auch nur für einen Kurs anmelden?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Kann ich kostenlos an diesem Kurs teilnehmen?
Findet dieser Kurs wirklich ausschließlich online statt? Muss ich zu irgendwelchen Sitzungen persönlich erscheinen?
Wie lange dauert es, die Spezialisierung abzuschließen?
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?
What will I be able to do upon completing the Specialization?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.
