Johns Hopkins University
Spécialisation Science des données : Statistiques et apprentissage automatique
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Spécialisation Science des données : Statistiques et apprentissage automatique

Roger D. Peng, PhD
Brian Caffo, PhD
Jeff Leek, PhD

Instructeurs : Roger D. Peng, PhD

38 713 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.5

(618 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
3 mois
Ă  10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez Ă  votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Effectuer des analyses de rĂ©gression, des moindres carrĂ©s et des dĂ©ductions Ă  l'aide de modèles de rĂ©gression.

  • Construire et appliquer des fonctions de prĂ©diction

  • DĂ©velopper des produits de donnĂ©es publiques

Compétences que vous acquerrez

  • CatĂ©gorie : Analyse des DonnĂ©es
  • CatĂ©gorie : Programmation Statistique
  • CatĂ©gorie : ProbabilitĂ©s et statistiques
  • CatĂ©gorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
  • CatĂ©gorie : Statistiques GĂ©nĂ©rales
  • CatĂ©gorie : Apprentissage Humain
  • CatĂ©gorie : Apprentissage automatique
  • CatĂ©gorie : RĂ©solution de problèmes
  • CatĂ©gorie : RĂ©gression
  • CatĂ©gorie : Algorithmes
  • CatĂ©gorie : Apprentissage automatique appliquĂ©
  • CatĂ©gorie : Programmation Informatique

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  • AcquĂ©rez des compĂ©tences recherchĂ©es auprès d’universitĂ©s et d’experts du secteur
  • MaĂ®trisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • DĂ©veloppez une comprĂ©hension approfondie de concepts clĂ©s
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Spécialisation - 5 séries de cours

Inférence statistique

COURS 154 heures4.2 (4,444 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre le processus consistant Ă  tirer des conclusions sur des populations ou des vĂ©ritĂ©s scientifiques Ă  partir de donnĂ©es

  • DĂ©crire la variabilitĂ©, les distributions, les limites et les intervalles de confiance

  • Utiliser les valeurs p, les intervalles de confiance et les tests de permutation

  • Prendre des dĂ©cisions Ă©clairĂ©es en matière d'analyse des donnĂ©es

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Distribution de probabilité
Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : Statistiques Générales
Catégorie : Inférence statistique
Catégorie : Programmation Statistique
Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
Catégorie : Logiciel d'analyse des données
Catégorie : Statistiques

Modèles de régression

COURS 253 heures4.4 (3,364 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Utiliser l'analyse de rĂ©gression, les moindres carrĂ©s et l'infĂ©rence

  • Comprendre les cas de modèles ANOVA et ANCOVA

  • Étudier l'analyse des rĂ©sidus et de la variabilitĂ©

  • DĂ©crire les nouvelles utilisations des modèles de rĂ©gression, telles que le lissage du nuage de points

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Apprentissage Humain
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique (ML)
Catégorie : Forêts d'arbres décisionnels
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : La programmation en R

Apprentissage pratique de la machine

COURS 38 heures4.5 (3,249 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Utiliser les Ă©lĂ©ments de base de la construction et de l'application des fonctions de prĂ©diction

  • Comprendre des concepts tels que les ensembles d'entraĂ®nement et de test, l'ajustement excessif et les taux d'erreur

  • DĂ©crire les mĂ©thodes d'apprentissage automatique telles que la rĂ©gression ou les arbres de classification

  • Expliquez le processus complet de construction des fonctions de prĂ©diction

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Conception interactive
Catégorie : Infographie
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Programmation Informatique
Catégorie : Application Web
Catégorie : Interactivité
Catégorie : Plotly
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Programmation Statistique
Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
Catégorie : La programmation en R

Développer des produits de données

COURS 410 heures4.6 (2,256 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • DĂ©velopper des applications de base et des graphiques interactifs Ă  l'aide de GoogleVis

  • Utilisez Leaflet pour crĂ©er des cartes interactives annotĂ©es

  • Construire une prĂ©sentation R Markdown qui inclut une visualisation de donnĂ©es

  • CrĂ©er un produit de donnĂ©es qui raconte une histoire Ă  un large public

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Programmation Informatique
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Science des données
Catégorie : Apprentissage Humain
Catégorie : Résolution de problèmes
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : La programmation en R

Capstone en science des données

COURS 55 heures4.5 (1,230 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • CrĂ©er un produit de donnĂ©es utile pour le public

  • Appliquer vos compĂ©tences en matière d'analyse exploratoire des donnĂ©es

  • Construire un modèle de prĂ©diction efficace et prĂ©cis

  • Produire un dossier de prĂ©sentation pour exposer vos rĂ©sultats

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Modèle linéaire généralisé
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Régression
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : Régression linéaire
Catégorie : Sélection du modèle
Catégorie : Statistiques Générales
Catégorie : Résolution de problèmes
Catégorie : Programmation Statistique

Instructeurs

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Cours1 636 520 apprenants
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Cours1 663 674 apprenants

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Étudiant(e) depuis 2018
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Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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