Welcome to the Advanced Linear Models for Data Science Class 1: Least Squares. This class is an introduction to least squares from a linear algebraic and mathematical perspective. Before beginning the class make sure that you have the following:
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Programa de cursos integrados Advanced Statistics for Data ScienceUniversidade Johns HopkinsInformações sobre o curso
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Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível avançado
Aprox. 8 horas para completar
Inglês
Legendas: Árabe, Francês, Portuguese (European), Italiano, Vietnamita, Alemão, Russo, Inglês, Espanhol
Habilidades que você terá
- Statistics
- Linear Regression
- R Programming
- Linear Algebra
Prazos flexíveis
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Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível avançado
Aprox. 8 horas para completar
Inglês
Legendas: Árabe, Francês, Portuguese (European), Italiano, Vietnamita, Alemão, Russo, Inglês, Espanhol
oferecido por
Universidade Johns Hopkins
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Programa - O que você aprenderá com este curso
2 horas para concluir
Background
We cover some basic matrix algebra results that we will need throughout the class. This includes some basic vector derivatives. In addition, we cover some some basic uses of matrices to create summary statistics from data. This includes calculating and subtracting means from observations (centering) as well as calculating the variance.
2 horas para concluir
7 vídeos (Total 28 mín.), 4 leituras, 1 teste
1 hora para concluir
One and two parameter regression
In this module, we cover the basics of regression through the origin and linear regression. Regression through the origin is an interesting case, as one can build up all of multivariate regression with it.
1 hora para concluir
6 vídeos (Total 29 mín.), 2 leituras, 1 teste
1 hora para concluir
Linear regression
In this lecture, we focus on linear regression, the most standard technique for investigating unconfounded linear relationships.
1 hora para concluir
8 vídeos (Total 23 mín.), 2 leituras, 1 teste
1 hora para concluir
General least squares
We now move on to general least squares where an arbitrary full rank design matrix is fit to a vector outcome.
1 hora para concluir
6 vídeos (Total 39 mín.), 1 leitura, 1 teste
Avaliações
- 5 stars60,35%
- 4 stars26,62%
- 3 stars8,28%
- 2 stars3,55%
- 1 star1,18%
Principais avaliações do ADVANCED LINEAR MODELS FOR DATA SCIENCE 1: LEAST SQUARES
por JL16 de mai de 2020
I really enjoyed the course. It was well explained and the quizzes at regular intervals were helpful. It would be great if there were some practice exercises though...
por CL29 de abr de 2020
The course is interesting; but is more theoretical in nature than applied.
por HM11 de jun de 2016
As the name says it's an advanced course. Take the challenge though! In my opinion the content is a must if you want to perform competently in data science.
por DJ22 de abr de 2017
A wonderful course to study! Prof. Brian Caffo explains so well!
Sobre Programa de cursos integrados Advanced Statistics for Data Science
Fundamental concepts in probability, statistics and linear models are primary building blocks for data science work. Learners aspiring to become biostatisticians and data scientists will benefit from the foundational knowledge being offered in this specialization. It will enable the learner to understand the behind-the-scenes mechanism of key modeling tools in data science, like least squares and linear regression.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.
