Este curso forma parte de Programa especializado: Advanced Statistics for Data Science

4.4
estrellas
175 calificaciones

Brian Caffo, PhD

27.206 ya inscrito

Ofrecido Por

Programa especializado: Advanced Statistics for Data ScienceUniversidad Johns Hopkins

Acerca de este Curso

7529 vistas recientes

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:
- A basic understanding of linear algebra and multivariate calculus.
- A basic understanding of statistics and regression models.
- At least a little familiarity with proof based mathematics.
- Basic knowledge of the R programming language.

After taking this course, students will have a firm foundation in a linear algebraic treatment of regression modeling. This will greatly augment applied data scientists' general understanding of regression models.

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Statistics
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Instructor

Calificación del instructor

4,64/5 (18 calificaciones)

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics

Bloomberg School of Public Health

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Universidad Johns Hopkins

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

Semana 1

2 horas para completar

Background

2 horas para completar

7 videos (Total 28 minutos), 4 lecturas, 1 cuestionario

Semana2

Semana 2

1 hora para completar

One and two parameter regression

1 hora para completar

6 videos (Total 29 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

Semana3

Semana 3

1 hora para completar

Linear regression

1 hora para completar

8 videos (Total 23 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

Semana4

Semana 4

1 hora para completar

General least squares

1 hora para completar

6 videos (Total 39 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario

Reseñas

4.4

43 reseña

5 stars
61,14 %
4 stars
26,28 %
3 stars
8 %
2 stars
3,42 %
1 star
1,14 %

Principales reseñas sobre ADVANCED LINEAR MODELS FOR DATA SCIENCE 1: LEAST SQUARES

por JL16 de may. 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 JA8 de sep. de 2020

This is an excellent course that enabled me to understand how multiple regression in linear models works behind the hood. The practical examples shown by the professor were very helpful. Thank you

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 JR6 de nov. de 2017

Great, detailed walk-through of least squares. Linear Algebra is a must for this course. To follow the last part requires knowledge of matrix (eigen?)decomposition, which derailed me somewhat.

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Acerca de Programa especializado: 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.

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.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
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¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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Advanced Linear Models for Data Science 1: Least Squares

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