Dans le dernier cours du programme de modélisation statistique pour la science des données, les apprenants étudieront un large éventail d'outils de modélisation statistique plus avancés. Ces outils incluront les modèles linéaires généralisés (GLM), qui fourniront une introduction à la classification (par le biais de la régression logistique) ; la modélisation non paramétrique, y compris les estimateurs à noyau, les splines de lissage ; et les modèles additifs généralisés semi-paramétriques (GAM). L'accent sera mis sur une bonne compréhension conceptuelle de ces outils. Une attention sera également accordée aux questions éthiques soulevées par l'utilisation de modèles statistiques compliqués. Ce cours peut être suivi pour des crédits académiques dans le cadre du Master of Science in Data Science (MS-DS) de CU Boulder offert sur la plate-forme Coursera. Le MS-DS est un diplôme interdisciplinaire qui réunit des professeurs des départements de mathématiques appliquées, d'informatique, de sciences de l'information et d'autres départements du CU Boulder. Avec des admissions basées sur la performance et aucun processus de candidature, le MS-DS est idéal pour les personnes ayant un large éventail d'études de premier cycle et / ou d'expérience professionnelle en informatique, en sciences de l'information, en mathématiques et en statistiques. Pour en savoir plus sur le programme MS-DS, consultez le site https://hua.dididi.sbs/degrees/master-of-science-data-science-boulder. Logo adapté d'une photo de Vincent Ledvina sur Unsplash