קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת בלמידה סטטיסטית למדעי הנתונים של Google ואוניברסיטת קולורדו בולדר

הקורס מספק הכשרה מקצועית בלמידה סטטיסטית, מתאים למקצועות כמו אנליסטי נתונים, מדעני נתונים ומומחי בינה מלאכותית. הוא מקנה מיומנויות נדרשות בשוק העבודה המודרני.
לפרטים נוספים והרשמה בקורסרה
קורס אונליין - תעודה מקצועית מוסמכת בלמידה סטטיסטית למדעי הנתונים של Google ואוניברסיטת קולורדו בולדר

התמחות מקצועית

סדרה של 3 קורסים

רמת ביניים

לא נדרש ידע מוקדם

זמן להשלמת הקורס

בזמן שלך

7 ימי ניסיון חינם

ללא סיכונים מיותרים

כישורים שתרכשו בקורס

  • למידת מכונה לא מפוקחת
  • דגימה חוזרת
  • רגרסיה
  • תכנות ב-R
  • ספלינים

מה תלמדו בקורס​

  • להביע מדוע למידה סטטיסטית היא חשובה וכיצד ניתן להשתמש בה.
  • להסביר את היתרונות והחסרונות של מודלים מסוימים במצבים מסוימים.
  • להחיל טכניקות רגרסיה וסיווג רבות.

המקצועות שאליהם הקורס מתאים

  • מדען נתונים
  • אנליסט נתונים
  • מפתח אלגוריתמים
  • מנתח סטטיסטי
  • מהנדס למידת מכונה
  • מומחה בינה מלאכותית
  • מנתח מידע
  • מפתח מודלים סטטיסטיים

התמחות – סדרת קורסים בת שלושה חלקים

למידת סטטיסטיקה היא התמחות חשובה למי שרוצה לבנות קריירה בתחום מדע הנתונים או לשדרג את המיומנויות שלו בתחום. התוכנית מבוססת על הידע הבסיסי שלך בסטטיסטיקה ומציידת אותך בטכניקות מתקדמות לבחירת מודלים, כולל:

  • רגרסיה
  • סיווג
  • עצים
  • SVM
  • למידה ללא פיקוח
  • splines
  • שיטות ד sampling

בנוסף, תרכוש הבנה מעמיקה של הערכת מקדמים ופירושם, דבר שיהיה בעל ערך כאשר תצטרך להסביר ולנמק את המודלים שלך ללקוחות וחברות. דרך ההתמחות הזו, תפתח ידע עיוני ומיומנויות תקשורת שיאפשרו לך להבהיר את העקרונות מאחורי הבחירות של המודלים שלך ופירושי המקדמים.

תוכנית המוסמך במדעי הנתונים (MS-DS)

התמחות זו ניתנת להשגה כקרדיט אקדמי חלק מתוכנית המוסמך במדעי הנתונים (MS-DS) של CU Boulder המוצעת בפלטפורמת Coursera. ה-MS-DS היא תכנית בין-תחומית המאגדת סגל מהחוגים של:

  • מתמטיקה שימושית
  • מדעי המחשב
  • מדעי המידע

עם קבלה מבוססת ביצועים וללא תהליך בקשה, ה-MS-DS מתאימה לאנשים עם רקע רחב במתמטיקה, סטטיסטיקה, מדעי המחשב או מדעי המידע. למידע נוסף על תכנית ה-MS-DS בקר באתר Coursera.

פרויקט למידה מעשית

במהלך ההתמחות, הלומדים יבצעו משימות תכנות רבות שנועדו לסייע להם לשלוט במושגי למידת הסטטיסטיקה, כולל:

  • רגרסיה
  • סיווג
  • עצים
  • SVM
  • למידה ללא פיקוח
  • splines
  • שיטות ד sampling

תוכן העניינים של הקורס

רגולציה וסיווג

קורס 1

  • 34 שעות
  • 3.9 (12 דירוגים)

פרטי הקורס

מה תלמדו:
  • להסביר מדוע למידה סטטיסטית היא חשובה וכיצד ניתן להשתמש בה.
  • לזהות את היתרונות, החסרונות והביקורות של מודלים שונים ולבחור את המודל המתאים ביותר לבעיה סטטיסטית נתונה.
  • לקבוע איזה סוג נתונים ובעיות דורשים טכניקות מפוקחות מול טכניקות שאינן מפוקחות.
מיומנויות שתשיגו:
  • קטגוריה: מודלינג
  • קטגוריה: מדעי הנתונים
  • קטגוריה: למידת מכונה
  • קטגוריה: ניתוח סטטיסטי
  • קטגוריה: תכנות R

דגימה, בחירה וספליינים

קורס 2

  • 15 שעות

פרטי הקורס

מה תלמדו:
  • ליישם שיטות דגימה על מנת להשיג מידע נוסף על מודלים מותאמים.
  • לייעל את הליך ההתאמה כדי לשפר את דיוק הנבואה והפרשנות.
  • לזהות את היתרונות והגישה של מודלים לא לינאריים.
מיומנויות שתשיגו:
  • קטגוריה: סטטיסטיקה
  • קטגוריה: מדעי הנתונים
  • קטגוריה: בחירה
  • קטגוריה: דגימה
  • קטגוריה: ספליינים

עצים, SVM ולמידה לא מפוקחת

קורס 3

  • 12 שעות

פרטי הקורס

מה תלמדו:
  • לתאר את היתרונות והחסרונות של עצים, וכיצד ומתי להשתמש בהם.
  • ליישם SVM לסיווג בינארי או לכיתות K > 2.
  • לנתח את היתרונות והחסרונות של רשתות עצביות בהשוואה לאלגוריתמים אחרים של למידת מכונה, כמו SVM.
מיומנויות שתשיגו:
  • קטגוריה: סטטיסטיקה
  • קטגוריה: למידה לא מפוקחת
  • קטגוריה: רגרסיה
  • קטגוריה: עצים
  • קטגוריה: מכונת וקטורים תומכים (SVM)

מה זה קורסרה?

תעודה של קורסרה

איך נרשמים ב-2 דקות לקורסרה

איך מכניסים את התעודה של קורסרה ללינקד-אין​