When it comes to using data, there are two main camps, traditional statistics and machine learning, and the two camps complement each other. Statistics remains highly relevant, irrespective of the size of data. Its role remains what it has always been, but it is even more important now. There is a need to transition from traditional statistical modeling to the machine learning world. This course introduces the statistical background necessary for machine learning. Knowledge of statistics relevant to machine learning will prepare you to become a data scientist. The course prepares you for future instruction on machine learning (including its underlying methodology that has statistical foundations) and enables you to develop a deeper understanding of machine learning models.

Statistics You Need to Know for Machine Learning
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Statistics You Need to Know for Machine Learning
Dieser Kurs ist Teil von SAS Machine Learning Engineer (berufsbezogenes Zertifikat)

Dozent: Catherine Truxillo
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
5 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Explain the relevance of statistics in machine learning.
Perform linear and logistic regression with practical troubleshooting tips.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Data Modeling
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Logistic Regression
- Kategorie: Correlation Analysis
Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!
Dezember 2025
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71 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung SAS Machine Learning Engineer (berufsbezogenes Zertifikat)
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- 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 von SAS zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 5 Module
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