Fernkurs edX®: Statistical Learning

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Bewertungen edX®

10

Studienangebot

10/10

Studienberatung & Service

10/10

Flexibilität

10/10

Studierendensupport

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Online-Campus

10/10

Kosten-/Leistungsverhältnis

10/10

Studieninhalte

10/10

Seminare

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Studienhilfsmittel

10/10

Vertiefungsmöglichkeiten

10/10

LEISTUNGEN

• Bachelor: 0 ; Master: 0; Kurse: >2.500
• Studienstart: verschieden
• Voll- und Teilzeitmodelle: nein
• Anrechnung von Vorleistungen: nein
• Teststudium: k.A.
• Kostenfreie Verlängerung: nein
• Prüfungszentren: nicht relevant
• Prüfungen weltweit: nicht relevant
• Präsenzpflichten: nein
• Spezialisierungen: nein

• Flexible Kostenmodelle: nein
• Online-Tutorien: ja
• Learning-App: ja
• Fremdsprachen: ja
• Unterrichtssprache: englisch
• Akkreditierungen: verschieden
• Bachelor ohne Abitur: nicht relevant
• Social Activities: nein
• Kosten: siehe Kurs

¹Werbelink
This is an introductory-level course in supervised learning, with a focus on regression and classification methods. The syllabus includes: linear and polynomial regression, logistic regression and linear discriminant analysis; cross-validation and the bootstrap, model selection and regularization methods (ridge and lasso); nonlinear models, splines and generalized additive models; tree-based methods, random forests and boosting; support-vector machines. Some unsupervised learning methods are discussed: principal components and clustering (k-means and hierarchical). This is not a math-heavy class, so we try and describe the methods without heavy reliance on formulas and complex mathematics. We focus on what we consider to be the important elements of modern data analysis. Computing is done in R. There are lectures devoted to R, giving tutorials from the ground up, and progressing with more detailed sessions that implement the techniques in each chapter. The lectures cover all the material in An Introduction to Statistical Learning, with Applications in R by James, Witten, Hastie and Tibshirani (Springer, 2013). The pdf for this book is available for free on the book website.

Fakten zum Online-Kurs (Fernkurs) Statistical Learning von edX®

Abschluss	Zertifikat
Studiendauer	wenige Monate, siehe Anbieterseite
Studienstart	an bestimmten Daten möglich
Sprache	englisch
Studienzulassung	keine besonderen Zulassungsvoraussetzungen nötig
Anrechnung von Vorleistungen	keine
Prüfungen	online
Kampagnen	Gutscheine & Aktionen: Kostenlose Business Administration Kurse » zur Kampagne¹ ¹Werbelink
Kosten	siehe Webseite des Anbieters

 
Direkt zum Fernkurs Statistical Learning von edX® wechseln¹
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Studienzeitmodelle

edX® bietet zahlreiche Onlinekurse zu unterschiedlichsten Studienzeiten an. Viele der Kurse sind innerhalb von Wochen oder wenigen Monaten studierbar. Für MicroMaster Programme muss hingegen deutlich mehr Zeit investiert werden.

Zulassungsvoraussetzungen

Bei edX® gibt es keine besonderen Zulassungsvoraussetzungen, MicroBachelor und MicroMaster Programme ausgenommen, d.h. jeder kann mit einem MOOC Kurs ins Onlinestudium einsteigen. Für manche Kurse werden lediglich bestimmte Vorkenntnisse empfohlen, um das Studium zu erleichtern. Die Mehrheit der Kurse kann jedoch ohne spezifische Vorbildung studiert werden.

Prüfungen, Zertifikate

Die meisten Kurse des Anbieters werden mit einem Zertifikat abgeschlossen, das u.U. kostenpflichtig sein kann. Die Prüfung hierzu erfolgt in der Regel online.

Weitere Fernkurse von edX®

edX® bietet seinen Teilnehmenden mehr als 2.500 Onlinekurse an. Auf Fernstudium-Bewertung.com finden sich davon ca. 1.200 Onlinekurse, nach denen ihr über nachfolgendes Formular suchen könnt.
Wichtig – edX® bietet vornehmlich englischsprachige Kurse an, d.h. tragt hier auch bitte nur englische Begriffe für eure Suche ein!