Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

23%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

25%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

14%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Aprox. 54 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English), Coreano, Vietnamita

Qué aprenderás

  • Use regression analysis, least squares and inference

  • Understand ANOVA and ANCOVA model cases

  • Investigate analysis of residuals and variability

  • Describe novel uses of regression models such as scatterplot smoothing

Habilidades que obtendrás

Model SelectionGeneralized Linear ModelLinear RegressionRegression Analysis

Resultados profesionales del estudiante

23%

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25%

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14%

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Aprox. 54 horas para completar

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Subtítulos: Inglés (English), Coreano, Vietnamita

ofrecido por

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Universidad Johns Hopkins

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up92%(9,456 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

12 horas para completar

Week 1: Least Squares and Linear Regression

12 horas para completar
9 videos (Total 74 minutos), 11 lecturas, 4 cuestionarios
9 videos
Introduction: Basic Least Squares6m
Technical Details (Skip if you'd like)2m
Introductory Data Example12m
Notation and Background7m
Linear Least Squares6m
Linear Least Squares Coding Example7m
Technical Details (Skip if you'd like)11m
Regression to the Mean11m
11 lecturas
Welcome to Regression Models10m
Book: Regression Models for Data Science in R10m
Syllabus10m
Pre-Course Survey10m
Data Science Specialization Community Site10m
Where to get more advanced material10m
Regression10m
Technical details10m
Least squares10m
Regression to the mean10m
Practical R Exercises in swirl Part 110m
1 ejercicio de práctica
Quiz 120m
Semana
2

Semana 2

11 horas para completar

Week 2: Linear Regression & Multivariable Regression

11 horas para completar
10 videos (Total 70 minutos), 5 lecturas, 4 cuestionarios
10 videos
Interpreting Coefficients3m
Linear Regression for Prediction10m
Residuals5m
Residuals, Coding Example14m
Residual Variance7m
Inference in Regression5m
Coding Example6m
Prediction9m
Really, really quick intro to knitr3m
5 lecturas
*Statistical* linear regression models10m
Residuals10m
Inference in regression10m
Looking ahead to the project10m
Practical R Exercises in swirl Part 210m
1 ejercicio de práctica
Quiz 220m
Semana
3

Semana 3

13 horas para completar

Week 3: Multivariable Regression, Residuals, & Diagnostics

13 horas para completar
14 videos (Total 168 minutos), 5 lecturas, 5 cuestionarios
14 videos
Multivariable Regression part II10m
Multivariable Regression Continued8m
Multivariable Regression Examples part I19m
Multivariable Regression Examples part II22m
Multivariable Regression Examples part III7m
Multivariable Regression Examples part IV7m
Adjustment Examples17m
Residuals and Diagnostics part I5m
Residuals and Diagnostics part II9m
Residuals and Diagnostics part III9m
Model Selection part I7m
Model Selection part II22m
Model Selection part III12m
5 lecturas
Multivariable regression10m
Adjustment10m
Residuals10m
Model selection10m
Practical R Exercises in swirl Part 310m
2 ejercicios de práctica
Quiz 314m
(OPTIONAL) Data analysis practice with immediate feedback (NEW! 10/18/2017)8m
Semana
4

Semana 4

17 horas para completar

Week 4: Logistic Regression and Poisson Regression

17 horas para completar
7 videos (Total 95 minutos), 6 lecturas, 6 cuestionarios
7 videos
GLMs21m
Logistic Regression part I17m
Logistic Regression part II3m
Logistic Regression part III8m
Poisson Regression part I12m
Poisson Regression part II12m
Hodgepodge18m
6 lecturas
GLMs10m
Logistic regression10m
Count Data10m
Mishmash10m
Practical R Exercises in swirl Part 410m
Post-Course Survey10m
1 ejercicio de práctica
Quiz 412m

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • 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.

  • Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

  • Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.

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