À propos de ce cours

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Résultats de carrière des étudiants

25%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

20%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Approx. 7 heures pour terminer
Anglais

Compétences que vous acquerrez

Random ForestPredictive AnalyticsMachine LearningR Programming

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Offert par

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Université de Washington

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

2 heures pour terminer

Practical Statistical Inference

2 heures pour terminer
28 vidéos (Total 121 min)
28 vidéos
Hypothesis Testing5 min
Significance Tests and P-Values3 min
Example: Difference of Means4 min
Deriving the Sampling Distribution6 min
Shuffle Test for Significance4 min
Comparing Classical and Resampling Methods3 min
Bootstrap6 min
Resampling Caveats6 min
Outliers and Rank Transformation3 min
Example: Chi-Squared Test3 min
Bad Science Revisited: Publication Bias4 min
Effect Size4 min
Meta-analysis5 min
Fraud and Benford's Law4 min
Intuition for Benford's Law2 min
Benford's Law Explained Visually3 min
Multiple Hypothesis Testing: Bonferroni and Sidak Corrections3 min
Multiple Hypothesis Testing: False Discovery Rate4 min
Multiple Hypothesis Testing: Benjamini-Hochberg Procedure3 min
Big Data and Spurious Correlations4 min
Spurious Correlations: Stock Price Example3 min
How is Big Data Different?3 min
Bayesian vs. Frequentist4 min
Motivation for Bayesian Approaches3 min
Bayes' Theorem2 min
Applying Bayes' Theorem4 min
Naive Bayes: Spam Filtering4 min
Semaine
2

Semaine 2

3 heures pour terminer

Supervised Learning

3 heures pour terminer
26 vidéos (Total 111 min), 1 lecture, 1 quiz
26 vidéos
Simple Examples3 min
Structure of a Machine Learning Problem5 min
Classification with Simple Rules5 min
Learning Rules4 min
Rules: Sequential Covering3 min
Rules Recap2 min
From Rules to Trees2 min
Entropy4 min
Measuring Entropy4 min
Using Information Gain to Build Trees6 min
Building Trees: ID3 Algorithm2 min
Building Trees: C.45 Algorithm4 min
Rules and Trees Recap3 min
Overfitting7 min
Evaluation: Leave One Out Cross Validation5 min
Evaluation: Accuracy and ROC Curves5 min
Bootstrap Revisited4 min
Ensembles, Bagging, Boosting4 min
Boosting Walkthrough5 min
Random Forests3 min
Random Forests: Variable Importance5 min
Summary: Trees and Forests2 min
Nearest Neighbor4 min
Nearest Neighbor: Similarity Functions4 min
Nearest Neighbor: Curse of Dimensionality3 min
1 lecture
R Assignment: Classification of Ocean Microbes10 min
1 exercice pour s'entraîner
R Assignment: Classification of Ocean Microbes30 min
Semaine
3

Semaine 3

1 heure pour terminer

Optimization

1 heure pour terminer
11 vidéos (Total 41 min)
11 vidéos
Gradient Descent Visually4 min
Gradient Descent in Detail2 min
Gradient Descent: Questions to Consider3 min
Intuition for Logistic Regression4 min
Intuition for Support Vector Machines3 min
Support Vector Machine Example3 min
Intuition for Regularization3 min
Intuition for LASSO and Ridge Regression3 min
Stochastic and Batched Gradient Descent5 min
Parallelizing Gradient Descent3 min
Semaine
4

Semaine 4

1 heure pour terminer

Unsupervised Learning

1 heure pour terminer
4 vidéos (Total 21 min)
4 vidéos
K-means5 min
DBSCAN4 min
DBSCAN Variable Density and Parallel Algorithms4 min

Avis

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À propos du Spécialisation Science des données à grande échelle

Science des données à grande échelle

Foire Aux Questions

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