- Linear Model
- R Programming
- Statistical Model
- regression
- Calculus
- and probability theory.
- Linear Algebra
Statistical Modeling for Data Science Applications 특화 과정
Build Your Statistical Skills for Data Science. Master the Statistics Necessary for Data Science
제공자:
배울 내용
Correctly analyze and apply tools of regression analysis to model relationship between variables and make predictions given a set of input variables.
Successfully conduct experiments based on best practices in experimental design.
Use advanced statistical modeling techniques, such as generalized linear and additive models, to model wide range of real-world relationships.
귀하가 습득할 기술
이 전문 분야 정보
응용 학습 프로젝트
Learners will master the application and implementation of statistical models through auto-graded and peer reviewed Jupyter Notebook assignments. In these assignments, learners will use real-world data and advanced statistical modeling techniques to answer important scientific and business questions.
Calculus, linear algebra, and probability theory.
Calculus, linear algebra, and probability theory.
특화 과정 이용 방법
강좌 수강
Coursera 특화 과정은 한 가지 기술을 완벽하게 습득하는 데 도움이 되는 일련의 강좌입니다. 시작하려면 특화 과정에 직접 등록하거나 강좌를 둘러보고 원하는 강좌를 선택하세요. 특화 과정에 속하는 강좌에 등록하면 해당 특화 과정 전체에 자동으로 등록됩니다. 단 하나의 강좌만 수료할 수도 있으며, 학습을 일시 중지하거나 언제든 구독을 종료할 수 있습니다. 학습자 대시보드를 방문하여 강좌 등록 상태와 진도를 추적해 보세요.
실습 프로젝트
모든 특화 과정에는 실습 프로젝트가 포함되어 있습니다. 특화 과정을 완료하고 수료증을 받으려면 프로젝트를 성공적으로 마쳐야 합니다. 특화 과정에 별도의 실습 프로젝트 강좌가 포함되어 있는 경우, 다른 모든 강좌를 완료해야 프로젝트 강좌를 시작할 수 있습니다.
수료증 취득
모든 강좌를 마치고 실습 프로젝트를 완료하면 취업할 때나 전문가 네트워크에 진입할 때 제시할 수 있는 수료증을 취득할 수 있습니다.

이 전문 분야에는 3개의 강좌가 있습니다.
Modern Regression Analysis in R
This course will provide a set of foundational statistical modeling tools for data science. In particular, students will be introduced to methods, theory, and applications of linear statistical models, covering the topics of parameter estimation, residual diagnostics, goodness of fit, and various strategies for variable selection and model comparison. Attention will also be given to the misuse of statistical models and ethical implications of such misuse.
ANOVA and Experimental Design
This second course in statistical modeling will introduce students to the study of the analysis of variance (ANOVA), analysis of covariance (ANCOVA), and experimental design. ANOVA and ANCOVA, presented as a type of linear regression model, will provide the mathematical basis for designing experiments for data science applications. Emphasis will be placed on important design-related concepts, such as randomization, blocking, factorial design, and causality. Some attention will also be given to ethical issues raised in experimentation.
Generalized Linear Models and Nonparametric Regression
In the final course of the statistical modeling for data science program, learners will study a broad set of more advanced statistical modeling tools. Such tools will include generalized linear models (GLMs), which will provide an introduction to classification (through logistic regression); nonparametric modeling, including kernel estimators, smoothing splines; and semi-parametric generalized additive models (GAMs). Emphasis will be placed on a firm conceptual understanding of these tools. Attention will also be given to ethical issues raised by using complicated statistical models.
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콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스
CU-Boulder is a dynamic community of scholars and learners on one of the most spectacular college campuses in the country. As one of 34 U.S. public institutions in the prestigious Association of American Universities (AAU), we have a proud tradition of academic excellence, with five Nobel laureates and more than 50 members of prestigious academic academies.
석사 학위 취득 시작
자주 묻는 질문
환불 규정은 어떻게 되나요?
하나의 강좌에만 등록할 수 있나요?
재정 지원을 받을 수 있나요?
해당 강좌를 무료로 수강할 수 있나요?
이 강좌는 100% 온라인으로 진행되나요? 직접 참석해야 하는 수업이 있나요?
전문 분야를 완료하는 데 얼마나 걸리나요?
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
전문 분야를 완료하면 대학 학점을 받을 수 있나요?
What will I be able to do upon completing the Specialization?
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