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.
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대규모 데이터 과학 특화 과정워싱턴 대학교이 강좌에 대하여
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유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 4개 강좌 중 2번째 강좌:
완료하는 데 약 7시간 필요
영어
자막: 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 한국어, 러시아어, 영어, 스페인어
귀하가 습득할 기술
- Random Forest
- Predictive Analytics
- Machine Learning
- R Programming
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제공자:
워싱턴 대학교
Founded in 1861, the University of Washington is one of the oldest state-supported institutions of higher education on the West Coast and is one of the preeminent research universities in the world.
강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 2시간 필요
Practical Statistical Inference
Learn the basics of statistical inference, comparing classical methods with resampling methods that allow you to use a simple program to make a rigorous statistical argument. Motivate your study with current topics at the foundations of science: publication bias and reproducibility.
완료하는 데 2시간 필요
28개 동영상 (총 121분)
완료하는 데 3시간 필요
Supervised Learning
Follow a tour through the important methods, algorithms, and techniques in machine learning. You will learn how these methods build upon each other and can be combined into practical algorithms that perform well on a variety of tasks. Learn how to evaluate machine learning methods and the pitfalls to avoid.
완료하는 데 3시간 필요
26개 동영상 (총 111분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
완료하는 데 1시간 필요
Optimization
You will learn how to optimize a cost function using gradient descent, including popular variants that use randomization and parallelization to improve performance. You will gain an intuition for popular methods used in practice and see how similar they are fundamentally.
완료하는 데 1시간 필요
11개 동영상 (총 41분)
완료하는 데 1시간 필요
Unsupervised Learning
A brief tour of selected unsupervised learning methods and an opportunity to apply techniques in practice on a real world problem.
완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 21분)
검토
PRACTICAL PREDICTIVE ANALYTICS: MODELS AND METHODS의 최상위 리뷰
NE 제공2017년 6월 7일
I think the amount of course work to lectures was more appropriate than the first segment. I enjoyed the exercises and felt that they mixed the correct amount of theory and applicaiton.
SP 제공2016년 12월 22일
Fantastic course! Excellent conceptual teaching for people who already know the subject but need some more clarity on how to approach statistical tests and machine learning.
WK 제공2017년 6월 5일
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.
KP 제공2016년 2월 7일
I enjoy this course. The delivery and the course topics were very interesting. I learnt a lot and peer reviewing other people assignments is a great learning opportunity .
대규모 데이터 과학 특화 과정 정보
Learn scalable data management, evaluate big data technologies, and design effective visualizations.
자주 묻는 질문
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