كل الدورات
عن الدورة
يهدف هذا المساق المتقدم إلى تزويد المحترفين بالمعلومات والمهارات اللازمة للتفوق في مجال علم البيانات. يعرض المساق موضوعات مهمة تشمل طرق إعادة التعيين، التحليل الانحداري البارامتري، النماذج الخطية المعممة، والنماذج المضافة العامة. يتعلم الطلاب كيفية تطبيق طرق إعادة التعيين للحصول على معلومات إضافية عن النماذج الملائمة، وتحسين إجراءات التقدير لزيادة دقة التنبؤ وسهولة التفسير، بالإضافة إلى التعرف على فوائد وأساليب النماذج غير الخطية. يناسب هذا المساق المهتمين بترقية مهاراتهم أو الانتقال إلى مجال علم البيانات، وهو قابل للاعتماد الأكاديمي ضمن برنامج ماجستير علم البيانات في جامعة كولورادو بولدر.
ماذا ستتعلم
- تطبيق طرق إعادة التعيين للحصول على معلومات إضافية عن النماذج
- تحسين إجراءات التقدير لزيادة دقة التنبؤ وسهولة التفسير
- تحديد فوائد وأساليب النماذج غير الخطية
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بالموضوع ومصطلحاته الشائعة
- الاستعداد للممارسة من خلال تمارين تطبيقية أو دراسات حالة
المدرسون
O
Osita Onyejekwe
Assistant Professor
المواضيع
الاحتمالات والإحصاء
علم البيانات
تحليل البيانات
تعلم الآلة الإحصائي
النمذجة الإحصائية
توزيعات الاحتمالات
العينات الإحصائية
الإحصاء
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
الاحتمالات والإحصاء
علم البيانات
تحليل البيانات
تعلم الآلة الإحصائي
النمذجة الإحصائية
توزيعات الاحتمالات
العينات الإحصائية
الإحصاء
Predictive Modeling
Statistical Methods
إعلان
إعلان