Ce cours fait partie de la Spécialisation Advanced Statistics for Data Science

4.4
étoiles
459 évaluations

94 %

Brian Caffo, PhD

70 478 déjà inscrits

Offert par

Spécialisation Advanced Statistics for Data ScienceUniversité Johns-Hopkins

À propos de ce cours

29 735 consultations récentes

This class presents the fundamental probability and statistical concepts used in elementary data analysis. It will be taught at an introductory level for students with junior or senior college-level mathematical training including a working knowledge of calculus. A small amount of linear algebra and programming are useful for the class, but not required.

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Compétences que vous acquerrez

Statistics
Confidence Interval
Statistical Hypothesis Testing
Biostatistics

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Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,36/5 (71 évaluations)

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics

Bloomberg School of Public Health

1 511 359 étudiants

30 cours

Offert par

Université Johns-Hopkins

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenu94%(2,747 évaluations)

Semaine

Semaine 1

4 heures pour terminer

Introduction, Probability, Expectations, and Random Vectors

You are about to undergo an intense and demanding immersion into the world of mathematical biostatistics. Over the next few weeks, you will learn about probability, expectations, conditional probabilities, distributions, confidence intervals, bootstrapping, binomial proportions, and much more. Module 1 covers experiments, probability, variables, mass functions, density functions, cumulative distribution functions, expectations, variations, and vectors.

4 heures pour terminer

13 vidéos (Total 179 min), 2 lectures, 2 quiz

13 vidéos

Welcome to the Course1 min

Biostatistics and Experiments12 min

Set Notation and Probability14 min

Probability22 min

Random Variables6 min

PMFs and PDFs17 min

CDFs, Survival Functions, and Quantiles11 min

Expected Values12 min

Rules About Expected Values10 min

Variances and Chebyshev's Inequality18 min

Random Vectors and Independence17 min

Correlation10 min

Variance Properties and Sample Variance22 min

2 lectures

Syllabus10 min

Faculty10 min

2 exercices pour s'entraîner

Module 1 Homework30 min

Module 1 Quiz: Introduction, Probability, Expectations, and Random Vectors30 min

Semaine

Semaine 2

4 heures pour terminer

Conditional Probability, Bayes' Rule, Likelihood, Distributions, and Asymptotics

4 heures pour terminer

7 vidéos (Total 157 min)

Semaine

Semaine 3

3 heures pour terminer

Confidence Intervals, Bootstrapping, and Plotting

3 heures pour terminer

7 vidéos (Total 121 min)

Semaine

Semaine 4

2 heures pour terminer

Binomial Proportions and Logs

2 heures pour terminer

3 vidéos (Total 71 min)

Avis

4.4

106 avis

5 stars
63,31 %
4 stars
24,01 %
3 stars
8,07 %
2 stars
2,40 %
1 star
2,18 %

Meilleurs avis pour BIOSTATISTIQUE MATHÉMATIQUE COURS INTENSIF 1

par MS27 mars 2018

I liked the course. Need good maths skills. Would prefer to have a review/HW after each lecture than at the end of each week.

par ML26 nov. 2015

I wish this Johns Hopkins course is more interactive. Like the Ohio State Calculus One class.

par DH4 juin 2017

I knew a lot about probability before starting this course, but I didn't know much of anything about frequentist statistics. This course helped me understand some tricky concepts.

par JY19 oct. 2015

Topics presented well for comprehension, good lecture quality.

These topics are covered in grad level statistics courses at certain universities.

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À propos du Spécialisation 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.

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
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À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
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Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.

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Biostatistique mathématique Cours intensif 1

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