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学生职业成果

25%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

20%

通过此课程获得实实在在的工作福利

可分享的证书

完成后获得证书

100% 在线

立即开始,按照自己的计划学习。

第 2 门课程(共 4 门)

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。

完成时间大约为8 小时

英语(English)

字幕:英语(English), 韩语

您将获得的技能

Random ForestPredictive AnalyticsMachine LearningR Programming

学生职业成果

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可分享的证书

完成后获得证书

100% 在线

立即开始,按照自己的计划学习。

第 2 门课程(共 4 门)

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完成时间大约为8 小时

英语(English)

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提供方

华盛顿大学 徽标

华盛顿大学

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1

1

完成时间为 2 小时

Practical Statistical Inference

完成时间为 2 小时
28 个视频 (总计 121 分钟)
28 个视频
Hypothesis Testing5分钟
Significance Tests and P-Values3分钟
Example: Difference of Means4分钟
Deriving the Sampling Distribution6分钟
Shuffle Test for Significance4分钟
Comparing Classical and Resampling Methods3分钟
Bootstrap6分钟
Resampling Caveats6分钟
Outliers and Rank Transformation3分钟
Example: Chi-Squared Test3分钟
Bad Science Revisited: Publication Bias4分钟
Effect Size4分钟
Meta-analysis5分钟
Fraud and Benford's Law4分钟
Intuition for Benford's Law2分钟
Benford's Law Explained Visually3分钟
Multiple Hypothesis Testing: Bonferroni and Sidak Corrections3分钟
Multiple Hypothesis Testing: False Discovery Rate4分钟
Multiple Hypothesis Testing: Benjamini-Hochberg Procedure3分钟
Big Data and Spurious Correlations4分钟
Spurious Correlations: Stock Price Example3分钟
How is Big Data Different?3分钟
Bayesian vs. Frequentist4分钟
Motivation for Bayesian Approaches3分钟
Bayes' Theorem2分钟
Applying Bayes' Theorem4分钟
Naive Bayes: Spam Filtering4分钟
2

2

完成时间为 2 小时

Supervised Learning

完成时间为 2 小时
26 个视频 (总计 111 分钟), 1 个阅读材料, 1 个测验
26 个视频
Simple Examples3分钟
Structure of a Machine Learning Problem5分钟
Classification with Simple Rules5分钟
Learning Rules4分钟
Rules: Sequential Covering3分钟
Rules Recap2分钟
From Rules to Trees2分钟
Entropy4分钟
Measuring Entropy4分钟
Using Information Gain to Build Trees6分钟
Building Trees: ID3 Algorithm2分钟
Building Trees: C.45 Algorithm4分钟
Rules and Trees Recap3分钟
Overfitting7分钟
Evaluation: Leave One Out Cross Validation5分钟
Evaluation: Accuracy and ROC Curves5分钟
Bootstrap Revisited4分钟
Ensembles, Bagging, Boosting4分钟
Boosting Walkthrough5分钟
Random Forests3分钟
Random Forests: Variable Importance5分钟
Summary: Trees and Forests2分钟
Nearest Neighbor4分钟
Nearest Neighbor: Similarity Functions4分钟
Nearest Neighbor: Curse of Dimensionality3分钟
1 个阅读材料
R Assignment: Classification of Ocean Microbes10分钟
1 个练习
R Assignment: Classification of Ocean Microbes28分钟
3

3

完成时间为 1 小时

Optimization

完成时间为 1 小时
11 个视频 (总计 41 分钟)
11 个视频
Gradient Descent Visually4分钟
Gradient Descent in Detail2分钟
Gradient Descent: Questions to Consider3分钟
Intuition for Logistic Regression4分钟
Intuition for Support Vector Machines3分钟
Support Vector Machine Example3分钟
Intuition for Regularization3分钟
Intuition for LASSO and Ridge Regression3分钟
Stochastic and Batched Gradient Descent5分钟
Parallelizing Gradient Descent3分钟
4

4

完成时间为 2 小时

Unsupervised Learning

完成时间为 2 小时
4 个视频 (总计 21 分钟)
4 个视频
K-means5分钟
DBSCAN4分钟
DBSCAN Variable Density and Parallel Algorithms4分钟

关于 大规模数据科学 专项课程

Learn scalable data management, evaluate big data technologies, and design effective visualizations. This Specialization covers intermediate topics in data science. You will gain hands-on experience with scalable SQL and NoSQL data management solutions, data mining algorithms, and practical statistical and machine learning concepts. You will also learn to visualize data and communicate results, and you’ll explore legal and ethical issues that arise in working with big data. In the final Capstone Project, developed in partnership with the digital internship platform Coursolve, you’ll apply your new skills to a real-world data science project....
大规模数据科学

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