Bienvenue à la classe 2 de Modèles linéaires avancés pour la science des données : Modèles linéaires statistiques. Ce cours est une introduction aux moindres carrés du point de vue de l'algèbre linéaire et des mathématiques. Avant de commencer le cours, assurez-vous d'avoir les connaissances suivantes : - Une compréhension de base de l'algèbre linéaire et du calcul à plusieurs variables - Une compréhension de base des statistiques et des modèles de régression - Au moins une petite familiarité avec les mathématiques basées sur la preuve - Une connaissance de base du langage de programmation R Après avoir suivi ce cours, les étudiants auront une base solide dans le traitement algébrique linéaire de la modélisation de la régression. Cela améliorera considérablement la compréhension générale des modèles de régression par les scientifiques des données appliquées.

Modèles linéaires avancés pour la science des données 2 : Modèles linéaires statistiques

Modèles linéaires avancés pour la science des données 2 : Modèles linéaires statistiques
Ce cours fait partie de Spécialisation "Statistiques avancées pour la science des données"

Instructeur : Brian Caffo, PhD
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Inclus avec
107 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Probability & Statistics
- Catégorie : Linear Algebra
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Applied Mathematics
- Catégorie : Mathematical Modeling
- Catégorie : Statistical Inference
- Catégorie : Probability Distribution
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Statistical Analysis
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : R Programming
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

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Johns Hopkins University

University of Pittsburgh

Duke University

Illinois Tech
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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
71,02 %
- 4 stars
20,56 %
- 3 stars
4,67 %
- 2 stars
2,80 %
- 1 star
0,93 %
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Révisé le 13 janv. 2023
Great !!! Learning time and I enjoy the math side of it...
Révisé le 2 avr. 2020
This is a great course from Johns Hopkins University . By taking this course, I improved my Data Management, Statistical Programming, and Statistics skills.
Révisé le 30 janv. 2017
Good course on applied linear statistical modeling.

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