Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-models

Einführung

In der heutigen datengetriebenen Welt ist ein tiefes Verständnis von Datenmodellen unerlässlich, insbesondere wenn es um die Analyse von großen Datensätzen geht. Der Kurs Advanced Linear Models for Data Science 1: Least Squares auf Coursera bietet eine fundierte Einführung in das Thema der kleinsten Quadrate aus einer linear-algebraischen und mathematischen Perspektive.

Überblick über den Kurs

Dieser Kurs richtet sich an Teilnehmer, die bereits grundlegende Kenntnisse in linearer Algebra, multivariater Analysis sowie Statistik und Regressionsmodellen haben. Zudem sollten die Teilnehmer etwas Erfahrung mit beweisbasierter Mathematik und grundlegende Kenntnisse der Programmiersprache R mitbringen. Das Kursangebot umfasst verschiedene Module, die grundlegende Konzepte sowie praktische Anwendungen abdecken.

Syllabus im Detail

Hintergrund
Zu Beginn des Kurses werden grundlegende Ergebnisse der Matrizenalgebra behandelt, die für den weiteren Verlauf erforderlich sind. Dazu gehören auch grundlegende Vektorableitungen und die Verwendung von Matrizen zur Berechnung von Statistiken. Der Kurs umfasst außerdem die Berechnung und Subtraktion von Mittelwerten sowie die Berechnung der Varianz.

Ein- und Mehrparameterregression
Der Kurs führt die Grundlagen der Regression durch den Ursprung und die lineare Regression ein. Interessanterweise kann man alle multivariaten Regressionstechniken auf diese einfache Form zurückführen.

Lineare Regression
In einem speziellen Modul liegt der Fokus auf der linearen Regression, die als Standardtechnik zur Untersuchung nicht konfundierter linearer Beziehungen gilt.

Allgemeine kleinste Quadrate
Der Kurs geht dann zur allgemeinen kleinsten Quadrate über, wo eine beliebige volle Rang-Designmatrix an einen Vektor von Ergebnissen angepasst wird.

Beispiele für kleinste Quadrate
Dieses Modul beinhaltet kanonische Beispiele linearer Modelle, um diese mit Techniken zu verknüpfen, die die Teilnehmer möglicherweise bereits verwenden.

Basen und Residuen
Im letzten Teil wird ein nützliches lineares Modell vorgestellt, das ein Signal in eine Basiszerlegung decomponiert.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Kurs Advanced Linear Models for Data Science 1: Least Squares auf Coursera eine hervorragende Wahl für alle ist, die ihr Wissen über lineare Modelle und statistische Methoden vertiefen möchten. Der Kurs ist gut strukturiert und bietet ein ausgewogenes Verhältnis von Theorie und praktischen Beispielen, die die Anwendung des Gelernten unterstützen.

Ich empfehle diesen Kurs jedem, der in der Datenwissenschaft tätig ist oder sich für das Thema interessiert. Er wird Ihnen wertvolle Fähigkeiten und Einsichten vermitteln, die Ihnen helfen, komplexe Datenanalysen erfolgreich durchzuführen.

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-models