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Curso de Verão em Estatística: Mineração e Análise de Dados

Stanford University Summer Session
8 semanas
Tempo total
Curso de Verão / Inverno
Stanford
English

Descrição da #Educacao#

Curso de Verão em Estatística: Mineração e Análise de Dados

A mineração de dados é usada para descobrir padrões e relacionamentos nos dados. A ênfase está em grandes conjuntos de dados complexos, como aqueles em bancos de dados muito grandes ou por meio de mineração na web.

detalhes do curso

  • Estudo Intensivo: Ciência de Dados
  • Formato on-line: síncrono - este curso é ministrado em tempo real e espera-se que os alunos participem de sessões virtuais em horários específicos durante a semana.
Para mais informações sobre Curso de Verão em Estatística: Mineração e Análise de Dados, por favor, envie uma solicitação de informações abaixo e a escola irá contactá-lo com mais informações.

Requisitos de Admissão

  • Ter pelo menos 18 anos de idade no início do programa de estudos no exterior
  • Ter concluído o ensino médio ou o ensino médio ou equivalente
  • Consiga verificar a fluência no idioma inglês, usando um dos métodos descritos na Proficiência no idioma inglês abaixo
  • Teste baseado na Internet de inglês como língua estrangeira (iBT TOEFL) Pontuação mínima de 95 para o iBT TOEFL, Sistema Internacional de Testes de Língua Inglesa: Acadêmico (IELTS: Academic) Nota geral mínima da banda de 7,0 ou Classificação Cambridge mínima de 180 no Cambridge English Advanced, CEFR Nível C1.

Este programa é adequado para estudantes de graduação / pós-graduação.

  • Cursos introdutórios em estatística ou probabilidade (por exemplo, STATS 60), álgebra linear (por exemplo, MATH 51) e programação de computadores (por exemplo, CS 105). Probabilidade no nível da STATS 116 e familiaridade com Álgebra Linear

Does this course require proof of English proficiency?

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Conteúdo do programa

Tópicos: árvores de decisão, regras de associação, armazenamento em cluster, métodos baseados em casos e visualização de dados.

Propinas

O valor total deste programa é de US $ 3.525.

Grau

Até o final do trimestre, os alunos:

  • Entenda a distinção entre aprendizado supervisionado e não supervisionado e seja capaz de identificar a ferramenta apropriada para responder a perguntas de pesquisa diferentes.
  • Familiarize-se com procedimentos básicos não supervisionados, incluindo clustering e análise de componentes pinicipal.
  • Familiarize-se com os seguintes algoritmos de regressão e classificação: regressão linear, regressão de cume, laço, regressão logística, análise de discriminação linear, vizinhos K mais próximos, splines, modelos de aditivos generalizados, methos baseados em árvore e máquinas de vetor de suporte.
  • Obtenha uma apreciação prática da desvalorização da tendência de variação e aplique métodos de seleção de modelo com base na validação cruzada e na otimização de armadilhas para um desafio de previsão.
  • Analise um conjunto de dados real de tamanho moderado usando R.
  • Desenvolver as habilidades computacionais para disputa de data, colaboração, uma pesquisa reproduzível
  • Seja exposto a outros tópicos do aprendizado de máquina, como dados ausentes, técnicas de redução de dimensionalidade não linear, visualizações de dados baseadas na Web, detecção de anomalias e aprendizado de representação.

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Informações para contato #ContateoInstituto#

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415 Broadway
Academy Hall, Floor 2, 8853
94063 Redwood City California
United States of America

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