Makine Öğrenmesi

Harvard’dan 10 Ücretsiz Veri Bilimi Kursu

 

Başlangıç ​​Tarihi — 17 Nisan 2020

Zorluk seviyesi – Orta

Süre — 8 hafta uzunluğunda

Öğrenecekleriniz:

  • Tekrarlanabilir bilimin temellerini öğrenin ve tekrarlanabilir araştırmaların neden önemli olduğunu, tanımları, kavramları ve tekrarlanabilirliği etkileyen faktörleri anlayın
  • Veri kaynağı ve tekrarlanabilir deneysel tasarım için gerekli temel unsurlar
  • Tekrarlanabilir veri analizi için istatistiksel yöntemler
  • Katılımcılar, tekrarlanabilir araştırma yöntemlerinin bilimsel keşif üzerindeki önemli etkisini gösteren çeşitli vaka çalışmalarını içeren altı modüle katılacaklar.
  • R ve Rstudio, Python kullanarak Tekrarlanabilir Bilim için Hesaplamalı Araçlar
  • Yeniden üretilebilir veri analizi ve sürüm kontrolü (Git/GitHub, Emacs/RStudio/Spyder), yeniden üretilebilir veriler (Veri havuzları/Dataverse) ve yeniden üretilebilir dinamik rapor oluşturma (Rmarkdown/R Notebook/Jupyter/Pandoc) ve iş akışları için hesaplama araçları.

Eğitmenler

Curtis HuttenhowerAssociate Professor of Computational Biology and Bioinformatics, Harvard University

John QuackenbushProfessor of Computational Biology and Bioinformatics, Harvard University

Lorenzo TrippaAssociate Professor of Biostatistics, Harvard University

Christine ChoiratResearch Associate, Harvard University

Başlangıç ​​Tarihi — 28 Ocak 2020

Zorluk seviyesi – Başlangıç

Süre — 8 hafta uzunluğunda

Öğrenecekleriniz:

  • Galton, lineer regresyonu ilk olarak nasıl geliştirdi?
  • Karıştırma ve tespit tekniklerinin temelleri
  • R’nin Temelleri
  • R’de doğrusal regresyon uygulayarak değişkenler arasındaki ilişkileri nasıl inceleyeceğinizi öğrenin

Eğitmenler

Rafael IrizarryProfessor of Biostatistics, Harvard University

 

Başlangıç ​​Tarihi — 28 Ocak 2020

Zorluk seviyesi – Başlangıç

Süre — 8 hafta uzunluğunda

Öğrenecekleriniz:

  • Makine öğreniminin temellerini öğrenin
  • Overtraining’den kaçınmak için çapraz doğrulama nasıl yapılır?
  • Popüler makine öğrenimi algoritmaları
  • Düzenlemenin temelleri
  • Sıfırdan bir öneri sisteminin nasıl oluşturulacağını öğrenin

Eğitmenler

Rafael IrizarryProfessor of Biostatistics, Harvard University

Başlangıç ​​Tarihi — 28 Ocak 2020

Zorluk seviyesi – Başlangıç

Süre — 8 hafta uzunluğunda

Öğrenecekleriniz:

  • Veri görselleştirme ilkelerinin temellerini ve bunları ggplot2 kullanarak nasıl uygulayacağınızı öğrenin.
  • Veriye dayalı bulguları iletin, analizleri motive edin ve kusurları tespit edin
  • Değerli içgörüleri ortaya çıkarmak ve kariyerinizi ilerletmek için verilerden nasıl yararlanacağınızı öğreneceksiniz.

Eğitmenler

Rafael IrizarryProfessor of Biostatistics, Harvard University

 

Başlangıç ​​Tarihi — 28 Ocak 2020

Zorluk seviyesi – Başlangıç

Süre — 8 hafta uzunluğunda

Öğrenecekleriniz:

  • Rastgele değişkenler ve bağımsızlık dahil olmak üzere olasılık teorisindeki önemli kavramları ve Monte Carlo simülasyonunun nasıl yapıldığını öğrenin
  • Beklenen değerlerin anlamı, standart hatalar ve bunların R’de nasıl hesaplanacağı
  • Merkezi Limit Teoreminin Temelleri ve Önemi

Eğitmenler

Rafael IrizarryProfessor of Biostatistics, Harvard University

 

Başlangıç ​​Tarihi — 28 Ocak 2020

Zorluk seviyesi – Başlangıç

Süre — 8 hafta uzunluğunda

Öğrenecekleriniz:

  • Popülasyonların, parametrelerin, tahminlerin ve standart hataların tahminlerini ve hata paylarını tanımlamak ve bunları nispeten iyi tahminler yapmak için nasıl kullanabileceğinizi öğrenmek ve ayrıca tahmininizin kesinliği hakkında bir tahmin sağlamak için gerekli olan önemli kavramlar.
  • Verileri toplamak için modeller nasıl kullanılır?
  • Bayes istatistiklerinin temelleri ve tahmine dayalı modelleme

Eğitmenler

Rafael IrizarryProfessor of Biostatistics, Harvard University

 

Başlangıç ​​Tarihi — 28 Ocak 2020

Zorluk seviyesi – Başlangıç

Süre — 8 hafta uzunluğunda

Öğrenecekleriniz:

  • R’de bir temel oluşturun ve verileri nasıl tartışacağınızı, analiz edeceğinizi ve görselleştireceğinizi öğrenin.
  • Veri türleri, vektör aritmetiği ve indeksleme gibi temel kavramlar — R programlama
  • Sıralama, dplyr kullanarak veri karıştırma ve grafik oluşturma gibi R kullanan işlemler

Eğitmenler

Rafael IrizarryProfessor of Biostatistics, Harvard University

 

Başlangıç ​​Tarihi — 17 Nisan 2020

Zorluk seviyesi – Orta

Süre — 4 hafta uzunluğunda

Öğrenecekleriniz:

  • Gösterimler ve işlemler dahil olmak üzere matris cebirinin temelleri
  • Matris cebirinin veri analizine uygulanmasını öğrenin
  • Doğrusal modeller nasıl oluşturulur ve bunlarla çalışılır
  • QR ayrıştırma hakkında bilgi edinin

Eğitmenler

Rafael IrizarryProfessor of Biostatistics, Harvard University

Michael LoveAssistant Professor, Departments of Biostatistics and Genetics, UNC Gillings School of Global Public Health

Başlangıç ​​Tarihi — 17 Nisan 2020

Zorluk seviyesi – Orta

Süre — 4 hafta uzunluğunda

Öğrenecekleriniz:

  • Kavramlar ve uygulama arasında bağlantı kurmanıza yardımcı olacak örneklerle öğrenin
  • Rastgele değişkenler, Dağılımlar, Çıkarım: p değerleri ve güven aralıkları, Parametrik olmayan istatistikler hakkında derinlemesine bilgi edinin
  • R kullanarak Keşifsel Veri Analizi yapmayı öğrenin
  • Verileri analiz etmek için R komut dosyalarını nasıl kullanacağınızı ve tekrarlanabilir araştırmanın temellerini öğrenin.

Eğitmenler

Rafael IrizarryProfessor of Biostatistics, Harvard University

Michael LoveAssistant Professor, Departments of Biostatistics and Genetics, UNC Gillings School of Global Public Health

Başlangıç ​​Tarihi — 17 Nisan 2020

Zorluk seviyesi – Orta

Süre — 4 hafta uzunluğunda

Öğrenecekleriniz:

  • Uzaklığın matematiksel tanımını ve yüksek boyutlu veri kümelerinin boyut indirgemesi için tekil değer ayrıştırmasının (SVD) kullanımını ve çok boyutlu ölçeklendirmeyi ve bunun temel bileşen analiziyle bağlantısını öğrenin.
  • Makine Öğreniminin temellerini öğrenin
  • Faktör Analizinin temellerini ve Toplu Etkilerle nasıl başa çıkılacağını öğrenin
  • Kümeleme ve Isı Haritalarını nasıl uygulayacağınızı öğrenin

Eğitmenler

Rafael IrizarryProfessor of Biostatistics, Harvard University

Michael LoveAssistant Professor, Departments of Biostatistics and Genetics, UNC Gillings School of Global Public Health

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Buna da göz atın

Close
Close