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.
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大规模数据科学 專項課程华盛顿大学課程信息
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第 2 門課程（共 4 門）
完成時間大約為7 小時
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- Random Forest
- Predictive Analytics
- Machine Learning
- R Programming
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提供方
授課大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
完成時間為 2 小時
Practical Statistical Inference
完成時間為 2 小時
28 個視頻 （總計 121 分鐘）
完成時間為 3 小時
Supervised Learning
完成時間為 3 小時
26 個視頻 （總計 111 分鐘）, 1 個閱讀材料, 1 個測驗
完成時間為 1 小時
Optimization
完成時間為 1 小時
11 個視頻 （總計 41 分鐘）
完成時間為 1 小時
Unsupervised Learning
完成時間為 1 小時
4 個視頻 （總計 21 分鐘）
審閱
- 5 stars48.22%
- 4 stars32.03%
- 3 stars10.03%
- 2 stars5.50%
- 1 star4.20%
來自实用预测分析：模型与方法的熱門評論
由 RS 提供2017年6月12日
Very good approach to each method; the assignments are a good test for the topics.
由 WK 提供2017年6月5日
Excellent Lectures. Since the course is several years old the organization of some of the assignments needs updating. That's the only reason I gave it 4 instead of 5 stars.
由 KR 提供2015年11月10日
Very nice assignments and content. You learn a lot when you complete all assignments.
由 PV 提供2015年11月11日
The topic the professor covers are awesome. Going from statistics to machine learning is something very awesome about this course
關於 大规模数据科学 專項課程
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