Familiarize yourself with fundamental concepts in probability and statistics, data analysis and linear models for Data Science.

4.5

étoiles

86 évaluations

Brian Caffo, PhD

9,338 déjà inscrits

Offert par

Spécialisation Advanced Statistics for Data ScienceUniversité Johns-Hopkins

Ce que vous allez apprendre

Learn about probability, expectations, conditional probabilities, distributions, confidence intervals, bootstrapping, binomial proportions, and more.

Understand the matrix algebra of linear regression models.

Learn about canonical examples of linear models to relate them to techniques that you may already be using.

Compétences que vous acquerrez

R ProgrammingLinear RegressionStatistical Hypothesis TestingStatisticsLinear AlgebraConfidence IntervalBiostatistics

À propos de ce Spécialisation

15,852 consultations récentes

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.

Projet d'apprentissage appliqué

The Advanced Statistics for Data Science Specialization incorporates a series of rigorous graded quizzes to test the understanding of key concepts such as probability, distribution, and likelihood concepts to hypothesis testing and case-control sampling.

Résultats de carrière des étudiants

17 %

ont obtenu une augmentation de salaire ou une promotion.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

Cours en ligne à 100 %

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Planning flexible

Définissez et respectez des dates limites flexibles.

Niveau avancé

This specialization requires a fair amount of mathematical sophistication. Basic calculus and linear algebra are required to engage in the content.

Approximativement 5 mois pour terminer

Rythme recommandé de 2 heures/semaine

Anglais

Sous-titres : Anglais, Arabe, Français, Portugais (européen), Italien, Vietnamien, Allemand, Russe, Espagnol

Résultats de carrière des étudiants

17 %

ont obtenu une augmentation de salaire ou une promotion.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

Cours en ligne à 100 %

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Planning flexible

Définissez et respectez des dates limites flexibles.

Niveau avancé

This specialization requires a fair amount of mathematical sophistication. Basic calculus and linear algebra are required to engage in the content.

Approximativement 5 mois pour terminer

Rythme recommandé de 2 heures/semaine

Anglais

Sous-titres : Anglais, Arabe, Français, Portugais (européen), Italien, Vietnamien, Allemand, Russe, Espagnol

Comment fonctionne la Spécialisation

Suivez les cours

Une Spécialisation Coursera est une série de cours axés sur la maîtrise d'une compétence. Pour commencer, inscrivez-vous directement à la Spécialisation ou passez en revue ses cours et choisissez celui par lequel vous souhaitez commencer. Lorsque vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Il est possible de terminer seulement un cours : vous pouvez suspendre votre formation ou résilier votre abonnement à tout moment. Rendez-vous sur votre tableau de bord d'étudiant pour suivre vos inscriptions aux cours et vos progrès.

Projet pratique

Chaque Spécialisation inclut un projet pratique. Vous devez réussir le(s) projet(s) pour terminer la Spécialisation et obtenir votre Certificat. Si la Spécialisation inclut un cours dédié au projet pratique, vous devrez terminer tous les autres cours avant de pouvoir le commencer.

Obtenir un Certificat

Lorsque vous aurez terminé tous les cours et le projet pratique, vous obtiendrez un Certificat que vous pourrez partager avec des employeurs éventuels et votre réseau professionnel.

Cette Spécialisation compte 4 cours

Cours1

Cours 1

Biostatistique mathématique Cours intensif 1

4.5

étoiles

366 évaluations

•

79 avis

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.

Cours2

Cours 2

Biostatistique mathématique Cours intensif 2

4.4

étoiles

94 évaluations

•

19 avis

Learn fundamental concepts in data analysis and statistical inference, focusing on one and two independent samples.

Cours3

Cours 3

Advanced Linear Models for Data Science 1: Least Squares

4.4

étoiles

153 évaluations

•

39 avis

Welcome to the Advanced Linear Models for Data Science Class 1: Least Squares. This class is an introduction to least squares from a linear algebraic and mathematical perspective. Before beginning the class make sure that you have the following:

- A basic understanding of linear algebra and multivariate calculus. - A basic understanding of statistics and regression models. - At least a little familiarity with proof based mathematics. - Basic knowledge of the R programming language. After taking this course, students will have a firm foundation in a linear algebraic treatment of regression modeling. This will greatly augment applied data scientists' general understanding of regression models.

Cours4

Cours 4

Advanced Linear Models for Data Science 2: Statistical Linear Models

4.6

étoiles

69 évaluations

•

12 avis

Welcome to the Advanced Linear Models for Data Science Class 2: Statistical Linear Models. This class is an introduction to least squares from a linear algebraic and mathematical perspective. Before beginning the class make sure that you have the following:

Enseignant

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics

Bloomberg School of Public Health

1,345,959 étudiants

29 cours

Offert par

Université Johns-Hopkins

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.

Foire Aux Questions

What is the refund policy?
Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.
Puis-je m'inscrire à un seul cours ?
Oui ! Pour commencer, cliquez sur la carte du cours qui vous intéresse et inscrivez-vous. Vous pouvez vous inscrire et terminer le cours pour obtenir un Certificat partageable, ou vous pouvez accéder au cours en auditeur libre afin d'en visualiser gratuitement le contenu. Si vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Visitez votre tableau de bord d'étudiant(e) pour suivre vos progrès.
Is financial aid available?
Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.
Puis-je suivre le cours gratuitement ?
Si vous vous inscrivez au cours, vous pouvez accéder à tous les cours de la Spécialisation et obtenir un Certificat lorsque vous terminez le travail. Si vous souhaitez seulement lire et examiner le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en auditeur libre. Si vous n'avez pas les moyens d'acquitter les frais, vous pouvez faire une demande d'Aide Financière.
Ce cours est-il vraiment accessible en ligne à 100 % ? Dois-je assister à certaines activités en personne ?
Ce cours est entièrement en ligne : vous n'avez donc pas besoin de vous présenter physiquement dans une salle de classe. Vous pouvez accéder à vos vidéos de cours, lectures et devoirs en tout temps et en tout lieu, par l'intermédiaire du Web ou de votre appareil mobile.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis la Spécialisation ?
Cette Spécialisation n'est pas associée à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Spécialisation pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus.

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