Johns Hopkins University
Spezialisierung Datenwissenschaft: Statistik und maschinelles Lernen
Johns Hopkins University

Spezialisierung Datenwissenschaft: Statistik und maschinelles Lernen

Roger D. Peng, PhD
Brian Caffo, PhD
Jeff Leek, PhD

Dozenten: Roger D. Peng, PhD

38.669 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.5

(618 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
3 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
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Was Sie lernen werden

  • Führen Sie Regressionsanalysen, kleinste Quadrate und Inferenzen mit Regressionsmodellen durch.

  • Erstellen und Anwenden von Vorhersagefunktionen

  • Entwickeln Sie öffentliche Datenprodukte

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Statistisches Programmieren
  • Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
  • Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
  • Kategorie: Allgemeine Statistik
  • Kategorie: Human Learning
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Problemlösung
  • Kategorie: Regression
  • Kategorie: Algorithmen
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Computerprogrammierung

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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Statistische Inferenz

KURS 154 Stunden4.2 (4,444 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Verstehen, wie man aus Daten Schlüsse über Populationen oder wissenschaftliche Wahrheiten ziehen kann

  • Beschreiben Sie Variabilität, Verteilungen, Grenzwerte und Konfidenzintervalle

  • Verwenden Sie p-Werte, Konfidenzintervalle und Permutationstests

  • Treffen Sie fundierte Entscheidungen bei der Datenanalyse

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
Kategorie: Allgemeine Statistik
Kategorie: Statistische Inferenz
Kategorie: Statistisches Programmieren
Kategorie: Statistische Hypothesentests
Kategorie: Datenanalyse-Software
Kategorie: Statistik

Regressionsmodelle

KURS 253 Stunden4.4 (3,364 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie Regressionsanalyse, kleinste Quadrate und Inferenz

  • Verstehen Sie die ANOVA und ANCOVA Modellfälle

  • Untersuchen Sie die Analyse von Residuen und Variabilität

  • Beschreiben Sie neuartige Anwendungen von Regressionsmodellen wie die Streudiagramm-Glättung

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Algorithmen
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Human Learning
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen (ML)
Kategorie: Zufälliger Wald
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: R-Programmierung

Praktisches maschinelles Lernen

KURS 38 Stunden4.5 (3,249 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie die grundlegenden Komponenten der Erstellung und Anwendung von Vorhersagefunktionen

  • Verstehen Sie Konzepte wie Trainings- und Testsätze, Overfitting und Fehlerquoten

  • Beschreiben Sie Methoden des maschinellen Lernens wie Regression oder Klassifikationsbäume

  • Erklären Sie den gesamten Prozess der Erstellung von Vorhersagefunktionen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Interaktives Design
Kategorie: Computergrafik
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Computerprogrammierung
Kategorie: Webanwendung
Kategorie: Interaktivität
Kategorie: Plotly
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Statistisches Programmieren
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: R-Programmierung

Entwicklung von Datenprodukten

KURS 410 Stunden4.6 (2,256 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Entwickeln Sie grundlegende Anwendungen und interaktive Grafiken mit GoogleVis

  • Verwenden Sie Leaflet, um interaktive, kommentierte Karten zu erstellen

  • Erstellen Sie eine R Markdown-Präsentation, die eine Datenvisualisierung enthält

  • Erstellen Sie ein Datenprodukt, das einem breiten Publikum eine Geschichte erzählt

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Computerprogrammierung
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Human Learning
Kategorie: Problemlösung
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: R-Programmierung

Datenwissenschaft Capstone

KURS 55 Stunden4.5 (1,229 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Erstellen Sie ein nützliches Datenprodukt für die Öffentlichkeit

  • Wenden Sie Ihre Fähigkeiten zur explorativen Datenanalyse an

  • Erstellen Sie ein effizientes und genaues Prognosemodell

  • Erstellen Sie ein Präsentationsdeck, um Ihre Ergebnisse zu präsentieren

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Verallgemeinertes lineares Modell
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Regression
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
Kategorie: Lineare Regression
Kategorie: Modellauswahl
Kategorie: Allgemeine Statistik
Kategorie: Problemlösung
Kategorie: Statistisches Programmieren

Dozenten

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Kurse1.635.080 Lernende
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Kurse1.662.155 Lernende

von

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen