This specialization provides a comprehensive understanding of advanced statistical techniques used in data science. Learners will explore linear regression, model diagnostics, variable selection, Bayesian statistics, and data preparation. The courses are designed to equip data scientists and researchers with the skills needed to analyze complex data sets and draw meaningful conclusions.
Spezialisierung 蹿眉谤 Advanced Statistical Techniques for Data Science
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Spezialisierung 蹿眉谤 Advanced Statistical Techniques for Data Science
Master Advanced Statistical Techniques for Data. Gain deep insights into data through advanced statistical methods and practical applications.
Dozenten: Ming-Long Lam
Bei 
enthalten
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.6
(7听叠别飞别谤迟耻苍驳别苍)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
4 Monate bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Was Sie lernen werden
How to perform linear and nonlinear regression analysis using R.
Techniques for diagnosing and remediating issues in regression models.
Bayesian statistical methods for data analysis and inference.
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Statistical Modeling
- Statistical Analysis
- Regression Analysis
- Bayesian Statistics
- Data Analysis
- Analytics
- Data Validation
- Statistical Inference
- Data Visualization
- Exploratory Data Analysis
- Machine Learning Algorithms
- Machine Learning
- Data Cleansing
- Predictive Modeling
- Data Mining
- Data Manipulation
- Statistical Programming
- Data Science
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzuf眉gen
Unterrichtet in Englisch
K眉rzlich aktualisiert!
Mai 2025
102 Praxis眉bungen
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.
- Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universit盲ten und Branchenexperten.
- Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
- Entwickeln Sie ein fundiertes Verst盲ndnisse der Kernkonzepte.
- Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Illinois Tech.
Spezialisierung - 5 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Describe the assumptions of the linear regression models.
Use R to fit a linear regression model to a given data set.
Interpret and draw conclusions on the linear regression model.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: R Programming
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Statistical Analysis
Was Sie lernen werden
Describe the assumptions of the linear regression models.
Use diagnostic plots to detect violations of the assumptions of a linear regression model.
Perform variable selections and model validations.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: R Programming
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Statistical Inference
Was Sie lernen werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: R Programming
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Advanced Analytics
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Probability
Kategorie: Mathematical Modeling
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Predictive Modeling
Was Sie lernen werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Bayesian Statistics
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Simulations
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Statistical Software
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Markov Model
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Probability
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: R Programming
Kategorie: Statistical Programming
Was Sie lernen werden
1. Apply appropriate techniques for generating insights from data.
2. Present actionable solutions with confidence to the business stakeholders.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Data Science
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Analytics
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Auf einen Abschluss hinarbeiten
Dieses Spezialisierung ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studieng盲nge, die von Illinois Techangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, k枚nnen Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte k枚nnen mit Ihnen 眉bertragen werden.鹿
听Dozenten
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Felipe M.
Lernender seit 2018
鈥濫s ist eine gro脽artige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.鈥�
Jennifer J.
Lernender seit 2020
鈥濨ei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.鈥�
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Lernender seit 2021
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H盲ufig gestellte Fragen
No, it鈥檚 not required鈥攂ut it is recommended that you follow the course sequence listed on the specialization landing page. This order is designed to help you build your skills progressively, from foundational concepts to more advanced topics.
No, this specialization is open to all MOOC learners. You do not need to be an admitted degree-seeking student to complete the specialization and receive a 糖心vlog官网观看鈥揑IT co-branded non-credit certificate.
This course is completely online, so there鈥檚 no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.
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