AulaPro использует файлы cookie, чтобы предоставить пользователям лучший опыт. Вы можете получить больше информации здесьили просто нажмите «Я принимаю» или за пределами этого уведомления, чтобы продолжить просмотр.
Виртуальный курс «Подгонка статистических моделей к данным с помощью Python — виртуальный курс — Coursera» представляет собой курс с различным содержанием и предлагает видеоклассы из . Изучите его основные функции и нажмите оранжевую кнопку, чтобы получить подробную информацию о платформе электронного обучения Coursera.
В этом курсе мы расширим наше исследование методов статистического вывода, сосредоточив внимание на науке и искусстве подгонки статистических моделей к данным. Мы будем опираться на концепции, представленные в «Статистическом выводе» (Курс 2), чтобы подчеркнуть важность соединения вопросов исследования с нашими методами анализа данных. Мы также сосредоточимся на различных целях моделирования, включая вывод взаимосвязей между переменными и создание прогнозов для будущих наблюдений. В этом курсе будут представлены и изучены различные методы статистического моделирования, включая линейную регрессию, логистическую регрессию, обобщенные линейные модели, иерархические модели и модели со смешанными эффектами (или многоуровневые), а также методы байесовского вывода. Все методы будут проиллюстрированы с использованием множества реальных наборов данных, и в курсе будут подчеркнуты различные подходы к моделированию для разных типов наборов данных в зависимости от дизайна исследования, лежащего в основе данных (ссылаясь на Курс 1, Понимание и визуализация данных с помощью Python). Во время этих лабораторных занятий студенты будут работать с учебными пособиями, которые сосредоточены на конкретных примерах, чтобы помочь укрепить статистические концепции недели, которые будут включать более глубокие погружения в библиотеки Python, включая Statsmodels, Pandas и Seaborn. В этом курсе используется среда Jupyter Notebook в Coursera. Студенты будут работать с учебными пособиями, ориентированными на конкретные тематические исследования, чтобы помочь укрепить статистические концепции недели, которые будут включать более глубокие погружения в библиотеки Python, включая Statsmodels, Pandas и Seaborn. В этом курсе используется среда Jupyter Notebook в Coursera. Студенты будут работать с учебными пособиями, ориентированными на конкретные тематические исследования, чтобы помочь укрепить статистические концепции недели, которые будут включать более глубокие погружения в библиотеки Python, включая Statsmodels, Pandas и Seaborn. В этом курсе используется среда Jupyter Notebook в Coursera.
Подготовьтесь из дома в самых престижных университетах мира.
Качество курсов Coursera поддерживается преподавателями, которые часто являются деканами с докторскими степенями.
Более 85% студентов Coursera сообщают о карьерных преимуществах, таких как продвижение по службе или повышение заработной платы.
Миллионы студентов по всему миру достигают своих личных и профессиональных целей с помощью Coursera.
Coursera предлагает курсы от более чем 200 ведущих университетов и компаний для онлайн-обучения по всему миру. С подпиской на Coursera Plus, вы получаете неограниченный доступ к более чем 90% всех курсов, а также к самым популярным профессиональным сертификатам и специализациям на Coursera.
Наука о данных, бизнес и личное развитие. Вы можете записаться на несколько курсов одновременно, получить неограниченное количество сертификатов и освоить востребованные профессиональные навыки, чтобы начать, расти и даже менять карьеру.
УЗНАЙТЕ, КАК ПОЛУЧИТЬ МАКСИМАЛЬНО И СЭКОНОМЬТЕ БОЛЕЕ 500 ДОЛЛАРОВ США С ГОДОВОЙ ПОДПИСКОЙ НА COURSERA PLUS*
* Вы сэкономите до 500 долларов США за 12 месяцев, когда вы перейдете с 59 долларов США за ежемесячную подписку на годовую подписку с рекламной акцией. Обычная годовая подписка стоит 399 долларов США. В рамках акции вы заплатите всего 299 долларов США. Узнайте все, нажав на желтую кнопку.
Привет, как я могу вам помочь? Вас интересует курс? О каком предмете?
AulaPro использует файлы cookie, чтобы предоставить пользователям лучший опыт. Вы можете получить больше информации здесьили просто нажмите «Я принимаю» или за пределами этого уведомления, чтобы продолжить просмотр.
Добавить отзыв