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 für Advanced Statistical Techniques for Data Science
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Spezialisierung für 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
(7 Bewertungen)
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.
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Exploratory Data Analysis
- Bayesian Statistics
- Data Cleansing
- Applied Machine Learning
- Regression Analysis
- Data Manipulation
- Data Validation
- Analytics
- Machine Learning
- Data Presentation
- Statistical Modeling
- Machine Learning Algorithms
- Statistical Methods
- Data Analysis
- Statistical Analysis
- Statistical Inference
- Probability & Statistics
- Data Science
- Data Visualization
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!
Mai 2025
102 Praxisübungen
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.
- Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
- Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
- Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse 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: Predictive Modeling
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Data 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: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: R Programming
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Statistical Inference
Was Sie lernen werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: R Programming
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Mathematical Modeling
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Advanced Analytics
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Probability
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Probability & Statistics
Was Sie lernen werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Bayesian Statistics
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Simulations
Kategorie: Statistical Software
Kategorie: Markov Model
Kategorie: Statistical Programming
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: R Programming
Kategorie: Probability
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Statistical Methods
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 Analysis
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Analytics
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Data Science
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Auf einen Abschluss hinarbeiten
Dieses Spezialisierung ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von Illinois Techangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
Dozenten
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
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Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
No, it’s not required—but 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 Coursera–IIT co-branded non-credit certificate.
This course is completely online, so there’s 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.
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,