关于此 专项课程

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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.
学生职业成果
17%
加薪或升职。
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线课程
立即开始,按照自己的计划学习。
灵活的计划
设置并保持灵活的截止日期。
高级
完成课程大约需要 5 个月
建议进度:2 小时/周
英语(English)
学生职业成果
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可分享的证书
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高级
完成课程大约需要 5 个月
建议进度:2 小时/周
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专项课程的运作方式

加入课程

Coursera 专项课程是帮助您掌握一门技能的一系列课程。若要开始学习,请直接注册专项课程,或预览专项课程并选择您要首先开始学习的课程。当您订阅专项课程的部分课程时,您将自动订阅整个专项课程。您可以只完成一门课程,您可以随时暂停学习或结束订阅。访问您的学生面板,跟踪您的课程注册情况和进度。

实践项目

每个专项课程都包括实践项目。您需要成功完成这个(些)项目才能完成专项课程并获得证书。如果专项课程中包括单独的实践项目课程,则需要在开始之前完成其他所有课程。

获得证书

在结束每门课程并完成实践项目之后,您会获得一个证书,您可以向您的潜在雇主展示该证书并在您的职业社交网络中分享。

此专项课程包含 4 门课程

课程1

课程 1

数学生物统计学入门 1

4.5
366 个评分
79 条评论
课程2

课程 2

数学生物统计学入门 2

4.4
94 个评分
19 条评论
课程3

课程 3

Advanced Linear Models for Data Science 1: Least Squares

4.4
153 个评分
39 条评论
课程4

课程 4

Advanced Linear Models for Data Science 2: Statistical Linear Models

4.6
69 个评分
12 条评论

提供方

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约翰霍普金斯大学

常见问题

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