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 forma parte de Programa especializado: ciencia de los datos a escala
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Acerca de este Curso
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- Random Forest
- Predictive Analytics
- Machine Learning
- R Programming
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Programa - Qué aprenderás en este curso
Practical Statistical Inference
Supervised Learning
Optimization
Unsupervised Learning
Reseñas
- 5 stars48,22 %
- 4 stars32,03 %
- 3 stars10,03 %
- 2 stars5,50 %
- 1 star4,20 %
Principales reseñas sobre PRACTICAL PREDICTIVE ANALYTICS: MODELS AND METHODS
Excellent Lectures. Since the course is several years old the organization of some of the assignments needs updating. That's the only reason I gave it 4 instead of 5 stars.
Nive that the course covered a broad range of topics.
And good to get pushed to do some kaggle competition and peer review.
A quick overview of technology terms used for Machine Learning, and gentle introduction into learning through Kaggle.
Hands on practices are very good. learning predictive model was a challenge.
Acerca de Programa especializado: ciencia de los datos a escala

Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
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