Ce cours fait partie de la Spécialisation Science des données à grande échelle

4.1
étoiles
309 évaluations

Bill Howe

35 183 déjà inscrits

Offert par

Spécialisation Science des données à grande échelleUniversité de Washington

À propos de ce cours

6 376 consultations récentes

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.
Learning Goals: After completing this course, you will be able to:
Design effective experiments and analyze the results
Use resampling methods to make clear and bulletproof statistical arguments without invoking esoteric notation
Explain and apply a core set of classification methods of increasing complexity (rules, trees, random forests), and associated optimization methods (gradient descent and variants)
Explain and apply a set of unsupervised learning concepts and methods
Describe the common idioms of large-scale graph analytics, including structural query, traversals and recursive queries, PageRank, and community detection

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Anglais

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Compétences que vous acquerrez

Random Forest
Predictive Analytics
Machine Learning
R Programming

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Enseignant

Bill Howe

Director of Research

Scalable Data Analytics

84 284 étudiants

4 cours

Offert par

Université de Washington

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

2 heures pour terminer

Practical Statistical Inference

2 heures pour terminer

28 vidéos (Total 121 min)

28 vidéos

Appetite Whetting: Bad Science5 min

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

Semaine 2

3 heures pour terminer

Supervised Learning

3 heures pour terminer

26 vidéos (Total 111 min), 1 lecture, 1 quiz

26 vidéos

Statistics vs. Machine Learning4 min

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

Semaine 3

1 heure pour terminer

Optimization

1 heure pour terminer

11 vidéos (Total 41 min)

11 vidéos

Optimization by Gradient Descent3 min

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

Semaine 4

1 heure pour terminer

Unsupervised Learning

1 heure pour terminer

4 vidéos (Total 21 min)

Avis

4.1

59 avis

5 stars
48,22 %
4 stars
32,03 %
3 stars
10,03 %
2 stars
5,50 %
1 star
4,20 %

Meilleurs avis pour PRACTICAL PREDICTIVE ANALYTICS: MODELS AND METHODS

par ZP22 déc. 2015

More dynamic visualisation please, and it will be 5*.

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 RS12 juin 2017

Very good approach to each method; the assignments are a good test for the topics.

par AS23 nov. 2015

Excellent course with amazing practical exercises!

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À propos du Spécialisation Science des données à grande échelle

Learn scalable data management, evaluate big data technologies, and design effective visualizations.

This Specialization covers intermediate topics in data science. You will gain hands-on experience with scalable SQL and NoSQL data management solutions, data mining algorithms, and practical statistical and machine learning concepts. You will also learn to visualize data and communicate results, and you’ll explore legal and ethical issues that arise in working with big data. In the final Capstone Project, developed in partnership with the digital internship platform Coursolve, you’ll apply your new skills to a real-world data science project.

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.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
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.

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Compétences que vous acquerrez