Este curso forma parte de Programa especializado: Advanced Statistics for Data Science

4.4
estrellas
176 calificaciones

Brian Caffo, PhD

27.233 ya inscrito

Ofrecido Por

Programa especializado: Advanced Statistics for Data ScienceUniversidad Johns Hopkins

Acerca de este Curso

7918 vistas recientes

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.

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Statistics
Linear Regression
R Programming
Linear Algebra

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Instructor

Calificación del instructor

4,64/5 (18 calificaciones)

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics

Bloomberg School of Public Health

1.525.000 alumnos

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Universidad Johns Hopkins

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

Semana 1

2 horas para completar

Background

2 horas para completar

7 videos (Total 28 minutos), 4 lecturas, 1 cuestionario

Semana2

Semana 2

1 hora para completar

One and two parameter regression

1 hora para completar

6 videos (Total 29 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

Semana3

Semana 3

1 hora para completar

Linear regression

1 hora para completar

8 videos (Total 23 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

Semana4

Semana 4

1 hora para completar

General least squares

1 hora para completar

6 videos (Total 39 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario

Reseñas

4.4

43 reseña

5 stars
61,58 %
4 stars
25,98 %
3 stars
7,90 %
2 stars
3,38 %
1 star
1,12 %

Principales reseñas sobre ADVANCED LINEAR MODELS FOR DATA SCIENCE 1: LEAST SQUARES

por SP29 de abr. de 2017

Good mathematical rigour for the analysis of linear models. Builds some good intuition for the geometry of least squares which helps in model result interpretation.

por RM23 de feb. de 2017

Hard Topic, You must take all the basics in multivariate statistical analysis first.

por JL16 de may. de 2020

I really enjoyed the course. It was well explained and the quizzes at regular intervals were helpful. It would be great if there were some practice exercises though...

por JA8 de sep. de 2020

This is an excellent course that enabled me to understand how multiple regression in linear models works behind the hood. The practical examples shown by the professor were very helpful. Thank you

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Acerca de Programa especializado: Advanced Statistics for Data Science

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.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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Advanced Linear Models for Data Science 1: Least Squares

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