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.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Science des données à grande échelle
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Spécialisation Science des données à grande échelleUniversité de WashingtonÀ propos de ce cours
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Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 2 sur 4 dans le
Approx. 7 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Français, Portugais (européen), Coréen, Russe, Anglais, Espagnol
Compétences que vous acquerrez
- Random Forest
- Predictive Analytics
- Machine Learning
- R Programming
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Approx. 7 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Français, Portugais (européen), Coréen, Russe, Anglais, Espagnol
Offert par
Université de Washington
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.
Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
2 heures pour terminer
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.
2 heures pour terminer
28 vidéos (Total 121 min)
3 heures pour terminer
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.
3 heures pour terminer
26 vidéos (Total 111 min), 1 lecture, 1 quiz
1 heure pour terminer
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.
1 heure pour terminer
11 vidéos (Total 41 min)
1 heure pour terminer
Unsupervised Learning
A brief tour of selected unsupervised learning methods and an opportunity to apply techniques in practice on a real world problem.
1 heure pour terminer
4 vidéos (Total 21 min)
Avis
Meilleurs avis pour PRACTICAL PREDICTIVE ANALYTICS: MODELS AND METHODS
par NE7 juin 2017
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.
par SP22 déc. 2016
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.
par WK5 juin 2017
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.
par KP7 févr. 2016
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 .
À propos du Spécialisation Science des données à grande échelle
Learn scalable data management, evaluate big data technologies, and design effective visualizations.
Foire Aux Questions
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