R ProgrammingLinear RegressionStatistical Hypothesis TestingStatisticsLinear AlgebraConfidence IntervalBiostatistics
Programa de cursos integrados Advanced Statistics for Data Science
Familiarize yourself with fundamental concepts in probability and statistics, data analysis and linear models for Data Science.
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oferecido por
Programa de cursos integrados Advanced Statistics for Data ScienceUniversidade Johns HopkinsO que você vai aprender
Learn about probability, expectations, conditional probabilities, distributions, confidence intervals, bootstrapping, binomial proportions, and more.
Understand the matrix algebra of linear regression models.
Learn about canonical examples of linear models to relate them to techniques that you may already be using.
Habilidades que você terá
Sobre este Programa de cursos integrados
16.265 visualizações recentes
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.
This specialization starts with Mathematical Statistics bootcamps, specifically concepts and methods used in biostatistics applications. These range from probability, distribution, and likelihood concepts to hypothesis testing and case-control sampling.
This specialization also linear models for data science, starting from understanding least squares from a linear algebraic and mathematical perspective, to statistical linear models, including multivariate regression using the R programming language. These courses will give learners a firm foundation in the linear algebraic treatment of regression modeling, which will greatly augment applied data scientists' general understanding of regression models.
This specialization requires a fair amount of mathematical sophistication. Basic calculus and linear algebra are required to engage in the content.
Projeto de Aprendizagem Aplicada
The Advanced Statistics for Data Science Specialization incorporates a series of rigorous graded quizzes to test the understanding of key concepts such as probability, distribution, and likelihood concepts to hypothesis testing and case-control sampling.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
Cursos 100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Cronograma flexível
Definição e manutenção de prazos flexíveis.
Nível avançado
This specialization requires a fair amount of mathematical sophistication. Basic calculus and linear algebra are required to engage in the content.
Aproximadamente 5 meses para ser concluído
Ritmo sugerido de 2 horas/semana
Inglês
Legendas: Inglês, Árabe, Francês, Portuguese (European), Italiano, Vietnamita, Alemão, Russo, Espanhol
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
Cursos 100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Cronograma flexível
Definição e manutenção de prazos flexíveis.
Nível avançado
This specialization requires a fair amount of mathematical sophistication. Basic calculus and linear algebra are required to engage in the content.
Aproximadamente 5 meses para ser concluído
Ritmo sugerido de 2 horas/semana
Inglês
Legendas: Inglês, Árabe, Francês, Portuguese (European), Italiano, Vietnamita, Alemão, Russo, Espanhol
Como funciona o programa de cursos integrados
Fazer cursos
Um programa de cursos integrados do Coursera é uma série de cursos para ajudá-lo a dominar uma habilidade. Primeiramente, inscreva-se no programa de cursos integrados diretamente, ou avalie a lista de cursos e escolha por qual você gostaria de começar. Ao se inscrever em um curso que faz parte de um programa de cursos integrados, você é automaticamente inscrito em todo o programa de cursos integrados. É possível concluir apenas um curso — você pode pausar a sua aprendizagem ou cancelar a sua assinatura a qualquer momento. Visite o seu painel de aprendiz para controlar suas inscrições em cursos e progresso.
Projeto prático
Todos os programas de cursos integrados incluem um projeto prático. Você precisará completar com êxito o(s) projeto(s) para concluir o programa de cursos integrados e obter o seu certificado. Se o programa de cursos integrados incluir um curso separado para o projeto prático, você precisará completar todos os outros cursos antes de iniciá-lo.
Obtenha um certificado
Ao concluir todos os cursos e completar o projeto prático, você obterá um certificado que pode ser compartilhado com potenciais empregadores e com sua rede profissional.
Este Programa de cursos integrados contém 4 cursos
Bioestatística Matemática: Treinamento 1
389 classificações
This class presents the fundamental probability and statistical concepts used in elementary data analysis. It will be taught at an introductory level for students with junior or senior college-level mathematical training including a working knowledge of calculus. A small amount of linear algebra and programming are useful for the class, but not required.
Bioestatística Matemática: Treinamento 2
99 classificações
Learn fundamental concepts in data analysis and statistical inference, focusing on one and two independent samples.
Advanced Linear Models for Data Science 1: Least Squares
157 classificações
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:
Advanced Linear Models for Data Science 2: Statistical Linear Models
70 classificações
Welcome to the Advanced Linear Models for Data Science Class 2: Statistical Linear Models. 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:
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.
Perguntas Frequentes – FAQ
Qual é a política de reembolso?
Posso me inscrever em um único curso?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Posso fazer o curso gratuitamente?
Este curso é realmente 100% on-line? Eu preciso assistir alguma aula pessoalmente?
Vou ganhar créditos universitários por concluir a Especialização?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
