Statistical experiment design and analytics are at the heart of data science. In this course you will design statistical experiments and analyze the results using modern methods. You will also explore the common pitfalls in interpreting statistical arguments, especially those associated with big data. Collectively, this course will help you internalize a core set of practical and effective machine learning methods and concepts, and apply them to solve some real world problems.
提供方
大规模数据科学 专项课程华盛顿大学课程信息
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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
25%
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通过此课程获得实实在在的工作福利
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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
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完成时间大约为8 小时
英语（English）
字幕：英语（English）, 韩语
提供方
华盛顿大学
Founded in 1861, the University of Washington is one of the oldest state-supported institutions of higher education on the West Coast and is one of the preeminent research universities in the world.
教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么
完成时间为 2 小时
Practical Statistical Inference
Learn the basics of statistical inference, comparing classical methods with resampling methods that allow you to use a simple program to make a rigorous statistical argument. Motivate your study with current topics at the foundations of science: publication bias and reproducibility.
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
完成时间为 2 小时
Supervised Learning
Follow a tour through the important methods, algorithms, and techniques in machine learning. You will learn how these methods build upon each other and can be combined into practical algorithms that perform well on a variety of tasks. Learn how to evaluate machine learning methods and the pitfalls to avoid.
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
完成时间为 1 小时
Optimization
You will learn how to optimize a cost function using gradient descent, including popular variants that use randomization and parallelization to improve performance. You will gain an intuition for popular methods used in practice and see how similar they are fundamentally.
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
完成时间为 2 小时
Unsupervised Learning
A brief tour of selected unsupervised learning methods and an opportunity to apply techniques in practice on a real world problem.
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.
常见问题
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退款政策是如何规定的？
如果订阅，您可以获得 7 天免费试听，在此期间，您可以取消课程，无需支付任何罚金。在此之后，我们不会退款，但您可以随时取消订阅。请阅读我们完整的退款政策。
有助学金吗？
是的，Coursera 可以为无法承担费用的学生提供助学金。通过点击左侧“注册”按钮下的“助学金”链接可以申请助学金。您可以根据屏幕提示完成申请，申请获批后会收到通知。您需要针对专项课程中的每一门课程完成上述步骤，包括毕业项目。了解更多。
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