Informações sobre o curso
5,922 visualizações recentes

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Aprox. 15 horas para completar

Sugerido: 4 weeks, 4 - 5 hours per week...

Inglês

Legendas: Inglês

Habilidades que você terá

Logistic RegressionData AnalysisPython ProgrammingRegression Analysis

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Aprox. 15 horas para completar

Sugerido: 4 weeks, 4 - 5 hours per week...

Inglês

Legendas: Inglês

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
3 horas para concluir

Introduction to Regression

4 vídeos (Total 25 mín.), 5 leituras, 1 teste
4 videos
Lesson 4: Introduction to Multivariate Methods6min
5 leituras
Some Guidance for Learners New to the Specialization10min
Getting Set up for Assignments10min
Tumblr Instructions10min
How to Write About Data10min
Writing About Your Data: Example Assignment10min
Semana
2
4 horas para concluir

Basics of Linear Regression

8 vídeos (Total 53 mín.), 9 leituras, 1 teste
8 videos
Python Lesson 1: More on Confounding Variables6min
Python Lesson 2: Testing a Basic Linear Regression Model8min
Python Lesson 3: Categorical Explanatory Variables4min
Lesson 4: Linear Regression Assumptions12min
Lesson 5: Centering Explanatory Variables3min
9 leituras
SAS or Python - Which to Choose?10min
Getting Started with SAS10min
Getting Started with Python10min
Course Codebooks10min
Course Data Sets10min
Uploading Your Own Data to SAS10min
SAS Program Code for Video Examples10min
Python Program Code for Video Examples10min
Outlier Decision Tree10min
Semana
3
3 horas para concluir

Multiple Regression

10 vídeos (Total 68 mín.), 2 leituras, 1 teste
10 videos
SAS Lesson 4: Evaluating Model Fit, pt. 15min
SAS Lesson 5: Evaluating Model Fit, pt. 29min
Python Lesson 1: Multiple Regression6min
Python Lesson 2: Confidence Intervals3min
Python Lesson 3: Polynomial Regression9min
Python Lesson 4: Evaluating Model Fit, pt. 15min
Python Lesson 5: Evaluating Model Fit, pt. 210min
2 leituras
SAS Program Code for Video Examples10min
Python Program Code for Video Examples10min
Semana
4
4 horas para concluir

Logistic Regression

7 vídeos (Total 38 mín.), 6 leituras, 1 teste
7 videos
SAS Lesson 3: Logistic Regression for a Binary Response Variable, pt 17min
SAS Lesson 4: Logistic Regression for a Binary Response Variable, pt. 24min
Python Lesson 3: Logistic Regression for a Binary Response Variable, pt. 17min
Python Lesson 4: Logistic Regression for a Binary Response Variable, pt. 23min
6 leituras
SAS Program Code for Video Examples10min
Python Program Code for Video Examples10min
Week 1 Video Credits10min
Week 2 Video Credits10min
Week 3 Video Credits10min
Week 4 Video Credits10min
4.4
48 avaliaçõesChevron Right

40%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

40%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

Principais avaliações do Modelagem regressiva na prática

por VMMar 7th 2017

Awesome course. More than regression generation, they have explained in details about how to interpret regression coefficients and results and how to make conclusions. 5 Stars

por PCNov 28th 2016

This was a great course. I've done a few in the area of stats, regression and machine learning now and the Wesleyan ones are the most well-rounded of all of them

Instrutores

Avatar

Jen Rose

Research Professor
Psychology
Avatar

Lisa Dierker

Professor
Psychology

Sobre Universidade Wesleyan

At Wesleyan, distinguished scholar-teachers work closely with students, taking advantage of fluidity among disciplines to explore the world with a variety of tools. The university seeks to build a diverse, energetic community of students, faculty, and staff who think critically and creatively and who value independence of mind and generosity of spirit. ...

Sobre Programa de cursos integrados Análise e interpretação de dadosAnálise e Interpretação de Dados

Learn SAS or Python programming, expand your knowledge of analytical methods and applications, and conduct original research to inform complex decisions. The Data Analysis and Interpretation Specialization takes you from data novice to data expert in just four project-based courses. You will apply basic data science tools, including data management and visualization, modeling, and machine learning using your choice of either SAS or Python, including pandas and Scikit-learn. Throughout the Specialization, you will analyze a research question of your choice and summarize your insights. In the Capstone Project, you will use real data to address an important issue in society, and report your findings in a professional-quality report. You will have the opportunity to work with our industry partners, DRIVENDATA and The Connection. Help DRIVENDATA solve some of the world's biggest social challenges by joining one of their competitions, or help The Connection better understand recidivism risk for people on parole in substance use treatment. Regular feedback from peers will provide you a chance to reshape your question. This Specialization is designed to help you whether you are considering a career in data, work in a context where supervisors are looking to you for data insights, or you just have some burning questions you want to explore. No prior experience is required. By the end you will have mastered statistical methods to conduct original research to inform complex decisions....
Análise e interpretação de dadosAnálise e Interpretação de Dados

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.