이 강좌에 대하여

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가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

20%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

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완료 시 수료증 획득

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다음 특화 과정의 4개 강좌 중 2번째 강좌:

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완료하는 데 약 8시간 필요

영어

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귀하가 습득할 기술

Random ForestPredictive AnalyticsMachine LearningR Programming

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제공자:

워싱턴 대학교 로고

워싱턴 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

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완료하는 데 2시간 필요

Practical Statistical Inference

완료하는 데 2시간 필요
28개 동영상 (총 121분)
28개의 동영상
Hypothesis Testing5m
Significance Tests and P-Values3m
Example: Difference of Means4m
Deriving the Sampling Distribution6m
Shuffle Test for Significance4m
Comparing Classical and Resampling Methods3m
Bootstrap6m
Resampling Caveats6m
Outliers and Rank Transformation3m
Example: Chi-Squared Test3m
Bad Science Revisited: Publication Bias4m
Effect Size4m
Meta-analysis5m
Fraud and Benford's Law4m
Intuition for Benford's Law2m
Benford's Law Explained Visually3m
Multiple Hypothesis Testing: Bonferroni and Sidak Corrections3m
Multiple Hypothesis Testing: False Discovery Rate4m
Multiple Hypothesis Testing: Benjamini-Hochberg Procedure3m
Big Data and Spurious Correlations4m
Spurious Correlations: Stock Price Example3m
How is Big Data Different?3m
Bayesian vs. Frequentist4m
Motivation for Bayesian Approaches3m
Bayes' Theorem2m
Applying Bayes' Theorem4m
Naive Bayes: Spam Filtering4m
2

2

완료하는 데 2시간 필요

Supervised Learning

완료하는 데 2시간 필요
26개 동영상 (총 111분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
26개의 동영상
Simple Examples3m
Structure of a Machine Learning Problem5m
Classification with Simple Rules5m
Learning Rules4m
Rules: Sequential Covering3m
Rules Recap2m
From Rules to Trees2m
Entropy4m
Measuring Entropy4m
Using Information Gain to Build Trees6m
Building Trees: ID3 Algorithm2m
Building Trees: C.45 Algorithm4m
Rules and Trees Recap3m
Overfitting7m
Evaluation: Leave One Out Cross Validation5m
Evaluation: Accuracy and ROC Curves5m
Bootstrap Revisited4m
Ensembles, Bagging, Boosting4m
Boosting Walkthrough5m
Random Forests3m
Random Forests: Variable Importance5m
Summary: Trees and Forests2m
Nearest Neighbor4m
Nearest Neighbor: Similarity Functions4m
Nearest Neighbor: Curse of Dimensionality3m
1개의 읽기 자료
R Assignment: Classification of Ocean Microbes10m
1개 연습문제
R Assignment: Classification of Ocean Microbes28m
3

3

완료하는 데 1시간 필요

Optimization

완료하는 데 1시간 필요
11개 동영상 (총 41분)
11개의 동영상
Gradient Descent Visually4m
Gradient Descent in Detail2m
Gradient Descent: Questions to Consider3m
Intuition for Logistic Regression4m
Intuition for Support Vector Machines3m
Support Vector Machine Example3m
Intuition for Regularization3m
Intuition for LASSO and Ridge Regression3m
Stochastic and Batched Gradient Descent5m
Parallelizing Gradient Descent3m
4

4

완료하는 데 2시간 필요

Unsupervised Learning

완료하는 데 2시간 필요
4개 동영상 (총 21분)
4개의 동영상
K-means5m
DBSCAN4m
DBSCAN Variable Density and Parallel Algorithms4m

Data Science at Scale 특화 과정 정보

Learn scalable data management, evaluate big data technologies, and design effective visualizations. This Specialization covers intermediate topics in data science. You will gain hands-on experience with scalable SQL and NoSQL data management solutions, data mining algorithms, and practical statistical and machine learning concepts. You will also learn to visualize data and communicate results, and you’ll explore legal and ethical issues that arise in working with big data. In the final Capstone Project, developed in partnership with the digital internship platform Coursolve, you’ll apply your new skills to a real-world data science project....
Data Science at Scale

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

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