4.6

estrellas

552 calificaciones

Brian Caffo, PhD +2 instructores más

32.099 ya inscrito

ofrecido por

Programa especializado: Data Science: Statistics and Machine LearningUniversidad Johns Hopkins

Qué aprenderás

Perform regression analysis, least squares and inference using regression models.
Build and apply prediction functions
Develop public data products
Understand the process of drawing conclusions about populations or scientific truths from data

Habilidades que obtendrás

Acerca de este Programa Especializado

10.189 vistas recientes

Build models, make inferences, and deliver interactive data products. This specialization continues and develops on the material from the Data Science: Foundations using R specialization. It covers statistical inference, regression models, machine learning, and the development of data products. In the Capstone Project, you’ll apply the skills learned by building a data product using real-world data. At completion, learners will have a portfolio demonstrating their mastery of the material. The five courses in this specialization are the very same courses that make up the second half of the Data Science Specialization. This specialization is presented for learners who have already mastered the fundamentals and want to skip right to the more advanced courses.

Proyecto de aprendizaje aplicado

E​ach course in this Data Science: Statistics and Machine Learning Specialization includes a hands-on, peer-graded assignment.  To earn the Specialization Certificate, you must successfully complete the hands-on, peer-graded assignment in each course, including the final Capstone Project.

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Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Cronograma flexible

Establece y mantén fechas de entrega flexibles.

Nivel intermedio

Aproximadamente 6 meses para completarse

Ritmo sugerido de 6 horas/semana

Inglés (English)

¿Podría tu empresa beneficiarse de la capacitación de los empleados en las habilidades más demandadas?

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Cómo funciona el programa especializado

Toma cursos

Un programa especializado de Coursera es un conjunto de cursos que te ayudan a dominar una aptitud. Para comenzar, inscríbete en el programa especializado directamente o échale un vistazo a sus cursos y elige uno con el que te gustaría comenzar. Al suscribirte a un curso que forme parte de un programa especializado, quedarás suscrito de manera automática al programa especializado completo. Puedes completar solo un curso: puedes pausar tu aprendizaje o cancelar tu suscripción en cualquier momento. Visita el panel principal del estudiante para realizar un seguimiento de tus inscripciones a cursos y tu progreso.

Proyecto práctico

Cada programa especializado incluye un proyecto práctico. Necesitarás completar correctamente el proyecto para completar el programa especializado y obtener tu certificado. Si el programa especializado incluye un curso separado para el proyecto práctico, necesitarás completar cada uno de los otros cursos antes de poder comenzarlo.

Obtén un certificado

Cuando completes todos los cursos y el proyecto práctico, obtendrás un Certificado que puedes compartir con posibles empleadores y tu red profesional.

Hay 5 cursos en este Programa Especializado

Curso1

Curso 1

Inferencia estadística

4.2

estrellas

4,380 calificaciones

Statistical inference is the process of drawing conclusions about populations or scientific truths from data. There are many modes of performing inference including statistical modeling, data oriented strategies and explicit use of designs and randomization in analyses. Furthermore, there are broad theories (frequentists, Bayesian, likelihood, design based, …) and numerous complexities (missing data, observed and unobserved confounding, biases) for performing inference. A practitioner can often be left in a debilitating maze of techniques, philosophies and nuance. This course presents the fundamentals of inference in a practical approach for getting things done. After taking this course, students will understand the broad directions of statistical inference and use this information for making informed choices in analyzing data.

Curso2

Curso 2

modelos de regresión

4.4

estrellas

3,314 calificaciones

Linear models, as their name implies, relates an outcome to a set of predictors of interest using linear assumptions. Regression models, a subset of linear models, are the most important statistical analysis tool in a data scientist’s toolkit. This course covers regression analysis, least squares and inference using regression models. Special cases of the regression model, ANOVA and ANCOVA will be covered as well. Analysis of residuals and variability will be investigated. The course will cover modern thinking on model selection and novel uses of regression models including scatterplot smoothing.

Curso3

Curso 3

aprendizaje automático práctico

4.5

estrellas

3,215 calificaciones

One of the most common tasks performed by data scientists and data analysts are prediction and machine learning. This course will cover the basic components of building and applying prediction functions with an emphasis on practical applications. The course will provide basic grounding in concepts such as training and tests sets, overfitting, and error rates. The course will also introduce a range of model based and algorithmic machine learning methods including regression, classification trees, Naive Bayes, and random forests. The course will cover the complete process of building prediction functions including data collection, feature creation, algorithms, and evaluation.

Curso4

Curso 4

Developing Data Products

4.6

estrellas

2,244 calificaciones

A data product is the production output from a statistical analysis. Data products automate complex analysis tasks or use technology to expand the utility of a data informed model, algorithm or inference. This course covers the basics of creating data products using Shiny, R packages, and interactive graphics. The course will focus on the statistical fundamentals of creating a data product that can be used to tell a story about data to a mass audience.

Instructores

ofrecido por

Universidad Johns Hopkins

Socios del sector

Preguntas Frecuentes

¿Cuál es la política de reembolsos?
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.
¿Puedo inscribirme en un solo curso?
¡Sí! Para empezar, haz clic en la tarjeta del curso que te interesa e inscríbete. Puedes inscribirte y completar el curso para obtener un certificado que puedes compartir o puedes acceder al curso como oyente para ver los materiales del curso de manera gratuita. Cuando cancelas la suscripción de un curso que forma parte de un programa especializado, se cancela automáticamente la suscripción de todo el programa especializado. Visita el panel del estudiante para realizar un seguimiento de tu progreso.
¿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.
¿Puedo tomar este curso de manera gratuita?
Cuando te inscribes en el curso, tienes acceso a todos los cursos del programa especializado y obtienes un certificado cuando completas el trabajo. Si solo deseas leer y ver el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente de manera gratuita. Si no puedes pagar la tarifa, puedes solicitar ayuda económica.
¿Este curso es 100 % en línea? ¿Necesito asistir a alguna clase en persona?
Este curso es completamente en línea, de modo que no necesitas ir a un aula en persona. Puedes acceder a tus lecciones, lecturas y tareas en cualquier momento y cualquier lugar a través de Internet o tu dispositivo móvil.
¿Cuánto tiempo se necesita para completar un programa especializado?
Time to completion can vary based on your schedule, but most learners are able to complete the Specialization in 3-6 months.
What background knowledge is necessary?
Learners should complete the Data Science: Foundations using R specialization to gain the right foundation before starting this course.
Do I need to take the courses in a specific order?
After completing the Data Science: Foundations using R specialization, the courses in this specialization may be taken in any order, and in parallel if desired.
¿Recibiré crédito universitario por completar el programa especializado?
Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
You’ll have a foundational understanding of the field and be prepared to continue studying data science.
Can I sign up for the course without paying or applying for financial aid?
Yes, you can access the course for free via www.coursera.org/jhu. This will allow you to explore the course, watch lectures, and participate in discussions for free. To be eligible to earn a certificate, you must either pay for enrollment or qualify for financial aid.

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