À propos de ce cours
4.4
2,309 notes
408 avis
Spécialisation

Cours 7 sur 10 dans le

100 % en ligne

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles

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Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Heures pour terminer

Approx. 17 heures pour terminer

Recommandé : 5 hours/week...
Langues disponibles

Anglais

Sous-titres : Anglais, Vietnamien

Ce que vous allez apprendre

  • Check

    Describe novel uses of regression models such as scatterplot smoothing

  • Check

    Investigate analysis of residuals and variability

  • Check

    Understand ANOVA and ANCOVA model cases

  • Check

    Use regression analysis, least squares and inference

Compétences que vous acquerrez

Model SelectionGeneralized Linear ModelLinear RegressionRegression Analysis
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
Heures pour terminer
12 heures pour terminer

Week 1: Least Squares and Linear Regression

This week, we focus on least squares and linear regression....
Reading
9 vidéos (Total 74 min), 11 lectures, 4 quiz
Video9 vidéos
Introduction: Basic Least Squares6 min
Technical Details (Skip if you'd like)2 min
Introductory Data Example12 min
Notation and Background7 min
Linear Least Squares6 min
Linear Least Squares Coding Example7 min
Technical Details (Skip if you'd like)11 min
Regression to the Mean11 min
Reading11 lectures
Welcome to Regression Models10 min
Book: Regression Models for Data Science in R10 min
Syllabus10 min
Pre-Course Survey10 min
Data Science Specialization Community Site10 min
Where to get more advanced material10 min
Regression10 min
Technical details10 min
Least squares10 min
Regression to the mean10 min
Practical R Exercises in swirl Part 110 min
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Quiz 120 min
Semaine
2
Heures pour terminer
11 heures pour terminer

Week 2: Linear Regression & Multivariable Regression

This week, we will work through the remainder of linear regression and then turn to the first part of multivariable regression....
Reading
10 vidéos (Total 70 min), 5 lectures, 4 quiz
Video10 vidéos
Interpreting Coefficients3 min
Linear Regression for Prediction10 min
Residuals5 min
Residuals, Coding Example14 min
Residual Variance7 min
Inference in Regression5 min
Coding Example6 min
Prediction9 min
Really, really quick intro to knitr3 min
Reading5 lectures
*Statistical* linear regression models10 min
Residuals10 min
Inference in regression10 min
Looking ahead to the project10 min
Practical R Exercises in swirl Part 210 min
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Quiz 220 min
Semaine
3
Heures pour terminer
13 heures pour terminer

Week 3: Multivariable Regression, Residuals, & Diagnostics

This week, we'll build on last week's introduction to multivariable regression with some examples and then cover residuals, diagnostics, variance inflation, and model comparison. ...
Reading
14 vidéos (Total 168 min), 5 lectures, 5 quiz
Video14 vidéos
Multivariable Regression part II10 min
Multivariable Regression Continued8 min
Multivariable Regression Examples part I19 min
Multivariable Regression Examples part II22 min
Multivariable Regression Examples part III7 min
Multivariable Regression Examples part IV7 min
Adjustment Examples17 min
Residuals and Diagnostics part I5 min
Residuals and Diagnostics part II9 min
Residuals and Diagnostics part III9 min
Model Selection part I7 min
Model Selection part II22 min
Model Selection part III12 min
Reading5 lectures
Multivariable regression10 min
Adjustment10 min
Residuals10 min
Model selection10 min
Practical R Exercises in swirl Part 310 min
Quiz2 exercices pour s'entraîner
Quiz 314 min
(OPTIONAL) Data analysis practice with immediate feedback (NEW! 10/18/2017)8 min
Semaine
4
Heures pour terminer
17 heures pour terminer

Week 4: Logistic Regression and Poisson Regression

This week, we will work on generalized linear models, including binary outcomes and Poisson regression. ...
Reading
7 vidéos (Total 95 min), 6 lectures, 6 quiz
Video7 vidéos
GLMs21 min
Logistic Regression part I17 min
Logistic Regression part II3 min
Logistic Regression part III8 min
Poisson Regression part I12 min
Poisson Regression part II12 min
Hodgepodge18 min
Reading6 lectures
GLMs10 min
Logistic regression10 min
Count Data10 min
Mishmash10 min
Practical R Exercises in swirl Part 410 min
Post-Course Survey10 min
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Quiz 412 min
4.4
408 avisChevron Right
Orientation de carrière

22%

a commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ces cours
Avantage de carrière

28%

a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours
Promotion de carrière

14%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

Meilleurs avis

par MMMar 13th 2018

Great course, very informative, with lots of valuable information and examples. Prof. Caffo and his team did a very good job in my opinion. I've found very useful the course material shared on github.

par KADec 17th 2017

Excellent course that is jam-packed with useful material! It is quite challenging and gives a thorough grounding in how to approach the process of selecting a linear regression model for a data set.

Enseignants

Avatar

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

À propos de Johns Hopkins University

The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world....

À propos de la Spécialisation Data Science

Ask the right questions, manipulate data sets, and create visualizations to communicate results. This Specialization covers the concepts and tools you'll need throughout the entire data science pipeline, from asking the right kinds of questions to making inferences and publishing results. In the final Capstone Project, you’ll apply the skills learned by building a data product using real-world data. At completion, students will have a portfolio demonstrating their mastery of the material....
Data Science

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • 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.

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