Курсы yazyk-r

Ця спеціалізація призначена для всіх, хто бажає розвивати свою майстерність у статистиці, байєсівській статистиці, байєсівському висновку, програмуванні на R та багато іншого. Через чотири повні курси та завершальний проект ви охопите байєсівські методи - такі як кон'югатні моделі, MCMC, сумішеві моделі та динамічне лінійне моделювання - які нададуть вам необхідні навички для проведення аналізу, зайняття прогнозуванням та створення статистичних моделей з використанням реальних даних.

use the SAS Viya APIs to take control of SAS Cloud Analytic Services from a Jupyter Notebook using R... Курс вводить у фізику енергії та імпульсу. Після проходження курсу студенти зможуть розуміти, як математичні закони та принципи консервації описують рух та взаємодії об'єктів навколо нас. Вони отримають досвід у вирішенні фізичних задач за допомогою таких інструментів, як графічний аналіз, алгебра, векторний аналіз та інтегральне числення. Курс складається з п'яти модулів, кожен з яких містить посилання на безкоштовний підручник, відеолекції, концептуальні тести та набір домашніх завдань. Курс закінчується іспитом.

Free Trade, Free-r Trade or Managed Trade?, 7.... У цій частині спеціалізації розглядаються основні теми: структури даних (кучі, збалансовані дерева пошуку, хеш-таблиці, фільтри Блума), графові примітиви (застосування пошуку в ширину та в глибину, зв'язність, найкоротші шляхи) та їх застосування (від дедуплікації до аналізу соціальних мереж). Курс допоможе зрозуміти, як працюють ці структури даних та алгоритми, а також навчитися застосовувати їх для розв'язання різноманітних задач.

analysis (FMEA), measurement system analysis (MSA) and gauge repeatability and reproducibility (GR&R)... Курс вводить студентів до різноманітних інфекційних захворювань за допомогою підходу, орієнтованого на пацієнта та базований на історіях. За допомогою ілюстрованих коротких відео, студенти будуть слідкувати за перебігом кожного захворювання пацієнта, від початкової презентації до відновлення. Інтегруючи відповідну мікробіологію, патофізіологію та імунологію, цей курс має на меті залучити студентів до майбутніх досліджень в галузі мікробіології, імунології та інфекційних захворювань. Відео, орієнтовані на пацієнта, включені в цей курс, були створені в рамках ініціативи Переосмислення медичної освіти, яку очолює Чарльз Пробер, доктор медицини, старший асоційований декан медичної освіти в Медичній школі Стенфорду.

You will analyze multiple data sets using recipes given to you in the R statistical programming language... Цей курс допоможе вам поглибити знання про Six Sigma та розширити свої знання про основні компоненти зеленого пояса Six Sigma та Lean. Навички Six Sigma широко шукаються роботодавцями як національно, так і міжнародно. Ці навички доведено, що допомагають покращувати бізнес-процеси та продуктивність. Цей курс дозволить вам глибше вивчити принципи та інструменти, пов'язані з фазами "Покращення" та "Контроль" структури DMAIC Six Sigma.

У цьому курсі ви дізнаєтеся, як проектувати експерименти з орієнтацією на користувача, як запускати такі експерименти та як аналізувати дані з цих експериментів, щоб оцінювати та підтверджувати користувацький досвід. Ви будете працювати з реальними прикладами експериментів з UX, IxD та HCI, розуміючи проблеми в проектуванні та аналізі експериментів. Ви будете аналізувати кілька наборів даних, використовуючи рецепти, надані вам у мові програмування R - не потрібен жоден попередній досвід програмування, але вам потрібно буде читати, розуміти та змінювати фрагменти коду, які надаються вам. По закінченні курсу ви зможете знати, як проектувати, запускати та аналізувати власні експерименти, які дають статистичну вагу вашим дизайнам.

Цей курс вводить байєсівський підхід до статистики, починаючи з концепції ймовірності та переходячи до аналізу даних. Ми дізнаємося про філософію байєсівського підходу, а також про те, як його реалізувати для типів даних, що зустрічаються найчастіше. Ми порівняємо байєсівський підхід з більш поширеним частотним підходом та побачимо деякі переваги байєсівського підходу. Зокрема, байєсівський підхід дозволяє краще враховувати невизначеність, результати мають більш інтуїтивне та інтерпретоване значення та більш явні висловлення припущень. Цей курс поєднує відеолекції, демонстрації на комп'ютері, читання, вправи та форуми для створення активного навчального досвіду. Для обчислень ви можете використовувати Microsoft Excel або вільно доступний статистичний пакет R, з еквівалентним вмістом для обох варіантів.

Цей курс допоможе вам підготуватися до проходження всіх частин Спеціалізації з клінічної науки про дані. Ви дізнаєтеся, як створюються клінічні дані, який формат мають ці дані та які етичні та правові обмеження на них існують. Ви також навчитеся достатньо навичок програмування SQL та R, щоб здати всю Спеціалізацію - навіть якщо ви початківець у програмуванні. Під час проходження курсу ви матимете доступ до реального клінічного набору даних та безкоштовного онлайн-обчислювального середовища для науки про дані, яке надає наш партнер з промисловості - Google Cloud. Після завершення курсу ви будете готові розпочати свій навчальний шлях у галузі клінічної науки про дані, дізнавшись, як брати дані, створені системою охорони здоров'я, та покращувати здоров'я пацієнтів майбутнього.

У світі, де великі дані визначають багато речей, важливо розуміти, як можна отримати цінну інформацію з великих обсягів даних. Крім того, важливо використовувати інформацію на повну потужність. Це вимагає не тільки отримання цінної інформації з даних, але й ефективної комунікації отриманої інформації. Спеціалізація Business Data Management and Communication розроблена з урахуванням цих трьох аспектів - розуміння даних, отримання цінної інформації та ефективної комунікації. Курси в цій спеціалізації будуть фокусуватися на роботі з великими обсягами даних, комунікації даних та аналізу інформації. Ви навчитеся обробляти дані за допомогою R та RStudio. Ви також дослідите взаємодію між бізнес-принципами та аналітикою даних. Оцініть унікальні економічні, бухгалтерські та правові характеристики інформації. Розумійте та застосовуйте методи для створення широкої та трансформаційної бізнес-вигоди з наявних активів інформації. Визначте та адаптуйте традиційні принципи та практики управління активами до покращеного управління активами інформації.

We have all heard the phrase “correlation does not equal causation.” What, then, does equal causation? This course aims to answer that question and more! Over a period of 5 weeks, you will learn how causal effects are defined, what assumptions about your data and models are necessary, and how to implement and interpret some popular statistical methods. Learners will have the opportunity to apply these methods to example data in R (free statistical software environment). At the end of the course, learners should be able to: 1. Define causal effects using potential outcomes 2. Describe the difference between association and causation 3. Express assumptions with causal graphs 4. Implement several types of causal inference methods (e.g. matching, instrumental variables, inverse probability of treatment weighting) 5. Identify which causal assumptions are necessary for each type of statistical method So join us....

Ця спеціалізація поєднує силу 4 різних курсів з нейронауки в єдиному навчальному досвіді. Вона викладається університетом Джонса Хопкінса і починається з основних концепцій нейронауки для нейроімеджингу. Методи нейроімеджингу все частіше використовуються в клінічній практиці та базових дослідженнях. Починаючи з нейроанатомії мозку, вона переходить до принципів нейроімеджингу, включаючи експериментальний дизайн в нейроімеджингу, функціональну зв'язковість МРТ, дифузійну тензорну зображення та спектроскопічне зображення. Спеціалізація продовжується двома курсами, які фокусуються на функціональній магнітно-резонансній томографії, одній з найбільш широко використовуваних технік для дослідження живого, функціонуючого людського мозку, коли люди виконують завдання та досвідчують психічні стани, і є точкою збігу для багатодисциплінарної роботи. Дізнайтеся про дизайн даних фМРТ, їх структуру та отримання. Ознайомтеся з артефактами фМРТ та типами шуму. Навчіться читати / записувати зображення мозку у форматі NIfTI. Дізнайтеся про магнітно-резонансну спектроскопію. Експериментуйте з нейронауками, R-програмуванням, обробкою зображень, статистикою, статистичним аналізом, статистичними моделями, попереднім процесором мозку та неврологією.

модель поліноміальної регресії дізнаєтесь, як оцінювати якість моделі за допомогою метрик MAE, MAPE, R-squared... Курс про те, як замість повільного та обмеженого у функціоналі Excel почати використовувати Python та його сучасні бібліотеки для вирішення завдань аналізу даних та Data Science. Курс підійде тим, хто вже знайомий із синтаксисом Python, але раніше не використовував Python для аналізу даних. На курсі ми розглянемо як зручно обробляти дані в Python, будувати візуалізації, навчати прості моделі для прогнозування та класифікації, вирішувати завдання кластеризації та зменшення розмірності. Випускники курсу будуть вміти проходити повний цикл Data Science задачі від завантаження даних та їх обробки, до аналізу результатів моделі з використанням Python.

15 Заняття у записі ГОЛОВНЕ про After Effects Навіщо нам After Effects Арт-дирекшн у моушн-дизайні R&... Ти навчишся створювати 2D- та 3D-анімації в Adobe After Effects та Cinema 4D. За 13 занять зробиш 5 роликів, які захочеш додати до портфоліо. В результаті - опануєш головні інструменти 2 софтів і перейдеш від статики до динаміки. На кожному етапі на тебе чекатиме розгорнутий фідбек лектора та наша підтримка.

. — Chelsea R.... Цей курс введе студента до основ середовища програмування Python, включаючи фундаментальні техніки програмування Python, такі як лямбда-функції, читання та маніпулювання csv-файлами та бібліотекою numpy. Курс введе техніки маніпулювання та очищення даних за допомогою популярної бібліотеки для науки про дані pandas, та введе абстракцію серії та фрейму даних як центральних структур даних для аналізу даних, разом з навчанням, як ефективно використовувати функції, такі як groupby, merge та pivot tables. По закінченні курсу студенти зможуть брати табличні дані, очищувати їх, маніпулювати та проводити базовий інферентний статистичний аналіз.

ПОНЕДЕЛЬНИК ВДОХНОВЕНИЯ НЕ СУЩЕСТВУЕТ Как штормить и придумывать без музы Стадии шторма Диджитал-шторм R/... Курс об индустрии рекламы и месте арт-директора в ней