Statistical experiment design and analytics are at the heart of data science. In this course you will design statistical experiments and analyze the results using modern methods. You will also explore the common pitfalls in interpreting statistical arguments, especially those associated with big data. Collectively, this course will help you internalize a core set of practical and effective machine learning methods and concepts, and apply them to solve some real world problems.
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Ciência de dados em larga escalaCiência de Dados em Larga Escala
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Programa de cursos integrados Ciência de dados em larga escalaCiência de Dados em Larga EscalaUniversidade de WashingtonInformações 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.
Aprox. 7 horas para completar
Inglês
Legendas: Francês, Portuguese (European), Coreano, Russo, Inglês, Espanhol
Habilidades que você terá
- Random Forest
- Predictive Analytics
- Machine Learning
- R Programming
Prazos flexíveis
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Certificados compartilháveis
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Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Aprox. 7 horas para completar
Inglês
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oferecido por
Universidade de Washington
Founded in 1861, the University of Washington is one of the oldest state-supported institutions of higher education on the West Coast and is one of the preeminent research universities in the world.
Programa - O que você aprenderá com este curso
2 horas para concluir
Practical Statistical Inference
Learn the basics of statistical inference, comparing classical methods with resampling methods that allow you to use a simple program to make a rigorous statistical argument. Motivate your study with current topics at the foundations of science: publication bias and reproducibility.
2 horas para concluir
28 vídeos (Total 121 mín.)
3 horas para concluir
Supervised Learning
Follow a tour through the important methods, algorithms, and techniques in machine learning. You will learn how these methods build upon each other and can be combined into practical algorithms that perform well on a variety of tasks. Learn how to evaluate machine learning methods and the pitfalls to avoid.
3 horas para concluir
26 vídeos (Total 111 mín.), 1 leitura, 1 teste
1 hora para concluir
Optimization
You will learn how to optimize a cost function using gradient descent, including popular variants that use randomization and parallelization to improve performance. You will gain an intuition for popular methods used in practice and see how similar they are fundamentally.
1 hora para concluir
11 vídeos (Total 41 mín.)
1 hora para concluir
Unsupervised Learning
A brief tour of selected unsupervised learning methods and an opportunity to apply techniques in practice on a real world problem.
1 hora para concluir
4 vídeos (Total 21 mín.)
Avaliações
- 5 stars48,05%
- 4 stars32,14%
- 3 stars10,06%
- 2 stars5,51%
- 1 star4,22%
Principais avaliações do ANÁLISE PREDITIVA PRÁTICA: MODELOS E MÉTODOS
por DS2 de jul de 2020
Hands on practices are very good. learning predictive model was a challenge.
por RS12 de jun de 2017
Very good approach to each method; the assignments are a good test for the topics.
por SM23 de fev de 2016
Professor Bill Howe gives great reactions to when there are typos on the slides!
por SP22 de dez de 2016
Fantastic course! Excellent conceptual teaching for people who already know the subject but need some more clarity on how to approach statistical tests and machine learning.
Sobre Programa de cursos integrados Ciência de dados em larga escalaCiência de Dados em Larga Escala
Learn scalable data management, evaluate big data technologies, and design effective visualizations.
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.
