Willkommen zum Kurs Advanced Linear Models for Data Science Class 1: Least Squares. Dieser Kurs ist eine Einführung in die kleinsten Quadrate aus einer linearen algebraischen und mathematischen Perspektive. Bevor Sie mit dem Kurs beginnen, sollten Sie Folgendes mitbringen: - Grundlegende Kenntnisse der linearen Algebra und der multivariaten Infinitesimalrechnung - Grundlegende Kenntnisse der Statistik und von Regressionsmodellen - Zumindest eine gewisse Vertrautheit mit beweisbasierter Mathematik - Grundlegende Kenntnisse der Programmiersprache R Nach dem Besuch dieses Kurses verfügen die Teilnehmer über eine solide Grundlage in der linearen Algebra der Regressionsmodellierung. Dies wird das allgemeine Verständnis von Regressionsmodellen für angewandte Datenwissenschaftler erheblich erweitern.
Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 1: Kleinste Quadrate
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Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 1: Kleinste Quadrate
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Fortgeschrittene Statistik für Data Science“
Dozent: Brian Caffo, PhD
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistik
- Kategorie: Mathematische Modellierung
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Lineare Algebra
- Kategorie: Angewandte Mathematik
- Kategorie: Derivate
- Kategorie: Datenmodellierung
- Kategorie: Allgemeine Mathematik
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Datenwissenschaft
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: R Programmierung
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7 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
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Dozent
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 10. Jan. 2022
Pretty challenging since I haven't got close to linear algebra for awhile. Need at least intermediate math background in this class.
Geprüft am 7. Nov. 2017
Great, detailed walk-through of least squares. Linear Algebra is a must for this course. To follow the last part requires knowledge of matrix (eigen?)decomposition, which derailed me somewhat.
Geprüft am 30. Apr. 2017
Good mathematical rigour for the analysis of linear models. Builds some good intuition for the geometry of least squares which helps in model result interpretation.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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