Wenn Sie über einen technischen Hintergrund in den Bereichen Mathematik/Statistik/Informatik/Ingenieurwesen verfügen und einen Karrierewechsel in Jobs oder Branchen anstreben, die datengesteuert sind, ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie. Diese Branchen können das Finanzwesen, der Einzelhandel, die Technologiebranche, das Gesundheitswesen, die Regierung oder viele andere sein. Die Möglichkeiten sind endlos.

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Variablenauswahl, Modellvalidierung, Nichtlineare Regression
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Fortgeschrittene statistische Techniken für die Datenwissenschaft

Dozent: Kiah Ong
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Statistische Hypothesentests
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Erweiterte Analytik
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
- Kategorie: Datenüberprüfung
- Kategorie: Wahrscheinlichkeit
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Mathematische Modellierung
Wichtige Details

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10 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul lernen Sie die Unterschiede zwischen logistischer Regression und gewöhnlicher linearer Regression kennen, erfahren, wie man die Regressionsparameter mit der Maximum-Likelihood-Methode erhält, und verwenden R, um die Schätzer eines linearen Regressionsmodells zu berechnen und eine probabilistische Vorhersage von Y=1 bei X=x zu geben. In diesem Modul gibt es eine Menge zu lesen, zu sehen und zu konsumieren, also legen wir los!
Das ist alles enthalten
7 Videos4 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema
In diesem Modul lernen Sie den Unterschied zwischen der Poisson-Regression und der gewöhnlichen linearen Regression kennen, wie man die Regressionsparameter mithilfe der Maximum-Likelihood-Methode erhält, wie man R verwendet, um die Schätzer eines Poisson-Regressionsmodells und des verallgemeinerten linearen Modells zu berechnen, und welche Ähnlichkeiten es zwischen der linearen, logistischen und Poisson-Regression gibt. In diesem Modul gibt es eine Menge zu lesen, zu sehen und zu konsumieren, also fangen wir an!
Das ist alles enthalten
6 Videos3 Lektüren3 Aufgaben
In diesem Modul lernen Sie, wie man die Methode der gewöhnlichen kleinsten Quadrate modifiziert, um das Regressionsmodell robuster gegenüber den Auswirkungen von Ausreißern zu machen, und wie man R verwendet, um die robusten Regressionsparameter mithilfe verschiedener M-Schätzer zu berechnen und Modellvalidierungen mit logistischer Regression durchzuführen. In diesem Modul gibt es eine Menge zu lesen, zu sehen und zu konsumieren, also fangen wir an!
Das ist alles enthalten
7 Videos4 Lektüren3 Aufgaben
Dieses Modul enthält die abschließende Kursbeurteilung, mit der Ihr Verständnis des Kursmaterials und Ihre Fähigkeit, das im Kurs erworbene Wissen anzuwenden, beurteilt werden sollen.
Das ist alles enthalten
1 Aufgabe
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von Illinois Techangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
Dozent

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Status: Kostenloser Testzeitraum
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Häufig gestellte Fragen
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