Deadline: 15/01/2022

[Online] Khóa Học Miễn Phí Về Khoa Học Dữ Liệu: Hồi Quy Tuyến Tính Từ Đại Học Harvard

⏰ DEADLINE: 15/1/2022

[English Caption Below]

🎴 MÔ TẢ KHÓA HỌC:

  • Hồi quy tuyến tính thường được sử dụng để định lượng mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến. Nó cũng được sử dụng để điều chỉnh nhiễu. Khóa học này là một phần của Chương trình Chứng chỉ Chuyên nghiệp về Khoa học Dữ liệu, bao gồm cách triển khai hồi quy tuyến tính và điều chỉnh nhiễu trong thực tế bằng cách sử dụng R.
  • Trong các ứng dụng khoa học dữ liệu, mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến là một chủ đề được nhiều người quan tâm. Nghiên cứu điển hình về động lực đã kiểm tra trong khóa học này liên quan đến phương pháp tiếp cận theo hướng dữ liệu được sử dụng để xây dựng các đội bóng chày được mô tả trong Moneyball. HarvardX sẽ cố gắng xác định kết quả đo lường nào dự đoán tốt nhất các trận bóng chày bằng cách sử dụng hồi quy tuyến tính.
  • HarvardX cũng sẽ kiểm tra biến nhiễu, trong đó các biến không liên quan ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến khác dẫn đến các liên kết giả. Hồi quy tuyến tính là một kỹ thuật mạnh để loại bỏ các yếu tố gây nhiễu, nhưng không phải lúc nào cũng kỳ diệu. Điều quan trọng là phải hiểu thời điểm sử dụng thích hợp và khóa học này sẽ hướng dẫn bạn khi nào nên áp dụng kỹ thuật này.

🎴 THÔNG TIN KHÓA HỌC:

  • 100% trực tuyến
  • Thời lượng: 8 tuần, 1-2 tiếng mỗi tuần
  • Miễn phí 100% (Thêm chứng nhận với giá $99 USD)
  • Cung cấp bởi: HarvardX
  • Chủ đề: Data Analysis & Statistics
  • Cấp độ: Introductory
  • Ngôn ngữ: Tiếng Anh
  • Phụ đề: Tiếng Anh

🎴 KIẾN THỨC ĐƯỢC HỌC:

  • Cách hồi quy tuyến tính ban đầu được phát triển bởi Galton
  • Biến nhiễu là gì và cách phát hiện
  • Cách kiểm tra mối quan hệ giữa các biến bằng cách thực hiện hồi quy tuyến tính trong R

🎴 CHI TIẾT VÀ THAM GIA TẠI: https://bit.ly/3rrUVCP

________________________________________________________________________________________

🎴 COURSE DESCRIPTION:

  • Linear regression is commonly used to quantify the relationship between two or more variables. It is also used to adjust for confounding. This course, part of our Professional Certificate Program in Data Science, covers how to implement linear regression and adjust for confounding in practice using R.
  • In data science applications, it is very common to be interested in the relationship between two or more variables. The motivating case study we examine in this course relates to the data-driven approach used to construct baseball teams described in Moneyball. We will try to determine which measured outcomes best predict baseball runs by using linear regression.
  • We will also examine confounding, where extraneous variables affect the relationship between two or more other variables, leading to spurious associations. Linear regression is a powerful technique for removing confounders, but it is not a magical process. It is essential to understand when it is appropriate to use, and this course will teach you when to apply this technique.

🎴 ABOUT THIS COURSE:

  • Length: 8 weeks, 1–2 hours per week
  • Price: FREE (Add a Verified Certificate for $99 USD)
  • Institution: HarvardX
  • Subject: Data Analysis & Statistics
  • Level: Introductory
  • Language: English
  • Video Transcript: English

🎴 WHAT YOU’LL LEARN:

  • How linear regression was originally developed by Galton
  • What is confounding and how to detect it
  • How to examine the relationships between variables by implementing linear regression in R

🎴 ENROLL NOW IN: https://bit.ly/3rrUVCP

Shortlink: https://ivolunteervietnam.com?p=26978


Du lịch nhật bản, hướng dẫn du lịch Nhật và đánh giá địa điểm Nhật Bản Japan travel news, japan travel guides, japan holiday destinations and japan reviews

Trân Phan

quetran.ivolunteer@gmail.com