
Johns Hopkins University
您将获得的技能: 概率与统计, 贝叶斯统计, 统计分析, 回归分析, 应用数学, 概率分布, 抽样(统计), 统计, R 语言程序设计(中文版), 统计方法, 数据科学, 预测建模, 线性代数, 统计推理, 统计建模, 概率, 数学建模, 统计假设检验, 生物统计学, 数据分析
高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

University of Michigan
您将获得的技能: 统计分析, 回归分析, 数据可视化软件, 贝叶斯统计, Matplotlib, 概率与统计, 抽样(统计), 统计, 统计编程, 预测建模, Python 程序设计, 统计建模, 统计方法, 统计推理, 数据可视化, 统计可视化, 数据分析, 统计软件, 统计假设检验, Jupyter
初级 · 专项课程 · 1-3 个月

Illinois Tech
您将获得的技能: Machine Learning Algorithms, Statistical Analysis, Bayesian Statistics, Data Visualization, Statistical Inference, Data Cleansing, Regression Analysis, Analytics, Data Analysis, Machine Learning, R Programming, Data Science, Statistical Modeling, Data Validation, Data Manipulation, Exploratory Data Analysis, R (Software), Data Mining, Statistical Programming, Predictive Modeling
攻读学位
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

University of Colorado Boulder
您将获得的技能: Probability, Statistical Inference, Estimation, Probability & Statistics, Probability Distribution, Statistical Methods, Statistics, Markov Model, Bayesian Statistics, Data Literacy, Statistical Analysis, Sampling (Statistics), Applied Mathematics, Artificial Intelligence, Generative AI, Data Analysis, Data Science, Theoretical Computer Science, Machine Learning Algorithms, Mathematical Theory & Analysis
攻读学位
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

您将获得的技能: Sampling (Statistics), Descriptive Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Data Analysis, Probability Distribution, Statistics, Data Science, Statistical Analysis, A/B Testing, Statistical Methods, Probability, Statistical Inference, Statistical Programming, Python Programming, Technical Communication
高级设置 · 课程 · 1-3 个月

University of Colorado Boulder
您将获得的技能: SQL, 数据可视化软件, 商业智能, 探索性数据分析, 风险分析, 商业分析, 数据存储, 数据叙事, 分析, 决策, 预测建模, 数据展示, 数据存储技术, 数据可视化, 大数据, 预测分析, 数据分析, 数据清理, 数据库, Data Governance
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

Vanderbilt University
您将获得的技能: 数据处理, 文件管理, 创造力, ChatGPT, 信息管理, 解决问题, Prompt Engineering, 人工智能, 数据展示, 数据分析, 自动化
初级 · 课程 · 1-3 个月

Macquarie University
您将获得的技能: Data-Driven Decision-Making, Microsoft Excel, Forecasting, Regression Analysis, Business Analytics, Statistical Analysis, Data Analysis Software, Time Series Analysis and Forecasting, Analytics, Data Visualization, Statistical Methods, Advanced Analytics, Data Analysis, Statistics, Probability & Statistics, Statistical Inference, Statistical Modeling, Variance Analysis
高级设置 · 课程 · 1-3 个月

University of Amsterdam
您将获得的技能: 定量研究, 科学方法, 统计, 数据分析软件, 统计假设检验
初级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Regression Analysis, Statistical Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, R Programming, Statistical Hypothesis Testing, Probability & Statistics, Trend Analysis, Statistical Modeling, R (Software), Statistics, Predictive Modeling, Generative AI, Statistical Inference, Forecasting, Descriptive Statistics, Power BI
初级 · 课程 · 1-3 个月

O.P. Jindal Global University
您将获得的技能: Sampling (Statistics), Statistical Analysis, Probability Distribution, Statistical Hypothesis Testing, Descriptive Statistics, Statistical Methods, Correlation Analysis, Regression Analysis, R (Software), R Programming, Statistical Modeling, Statistical Inference, Probability, Big Data, Decision Tree Learning
攻读学位
混合 · 课程 · 1-3 个月

Illinois Tech
您将获得的技能: Statistical Analysis, Data Analysis, Statistical Programming, Statistical Methods, Statistical Machine Learning, Regression Analysis, Supervised Learning, Statistical Inference, Machine Learning, Unsupervised Learning, Predictive Modeling, Classification And Regression Tree (CART), Feature Engineering, Dimensionality Reduction
攻读学位
中级 · 课程 · 1-3 个月
高级统计学是用于发现和探索大型数据集中不同变量之间复杂关系的数学工具。 与简单描述数据集特征的平均值和方差分析 (ANOVA) 等基本统计方法不同,高级统计方法通常寻求对世界进行预测。 这就需要使用更复杂的统计推断工具,如用于回归分析的广义线性模型,能够确定多个相互关联的因素如何影响预测结果。
这些先进的统计方法在数据科学领域越来越重要,因为数据科学的任务是从各种大数据规模的数据集中发掘重要的业务见解并开发预测模型。 这些技术对于正确训练和使用机器学习算法也尤为重要。 在数据科学和机器学习领域,通常依靠 R 编程和 Python 编程技能来进行这些高级统计分析。
高级统计技能对于数据科学、机器学习和人工智能(AI)领域的工作至关重要,因为统计方法是学习算法的核心,而学习算法使这些应用成为可能。 对于金融、医疗保健和其他越来越多地使用机器学习和人工智能的行业的专业人士来说,了解统计学同样重要,因为他们越来越需要与数据科学家密切合作,以确保开发出这些强大的技术来解决正确的业务问题。
那些希望深入研究高级统计方法并帮助开发该领域新数学方法的人,可以攻读统计学硕士甚至博士学位。 这些专家在学术界、政府或从事科学或工程研究的私营公司工作。 根据劳工统计局的数据,专业统计人员的年薪中位数为 91,160 美元,由于使用统计数据来驾驭数据丰富的世界的机会不断增多,预计这一专业职业道路的需求量将很大。
当然可以。Coursera 提供各种高级统计学课程及其在数据科学和机器学习等领域的应用。 事实上,统计学课程通常是数据科学课程的先决条件。 无论您在这些领域的专业水平和需求如何,Coursera 都能让您从密歇根大学、约翰霍普金斯大学和杜克大学等一流名校进行远程学习。 而且,由于您可以在灵活的时间安排下查看课程资料和完成课程作业,因此您很有可能将高级统计在线学习融入到现有的学习或工作生活中。
在开始学习高级统计学之前,您需要具备较强的数学技能,尤其是基础微积分、线性代数和统计学。 重要的是,您必须具备很强的技术技能,能够自如地使用计算机,具有很强的分析能力,能够仔细检查和质疑所收到的数据,以便整理数据并从中得出结论。 要学习一些高级统计学概念,您需要有使用 R 统计软件包的经验,并了解贝叶斯估计、最大似然估计原理和基于微积分的概率。
喜欢数学的人最适合从事高级统计工作,尤其是那些喜欢概率、线性模型和统计等概念以及这些概念与数据科学的关系的人。 他们还能快速掌握和应用复杂的技术概念。 那些喜欢根据概率测试假设并找出不确定结果的人也非常适合从事高级统计工作。 此外,拥有广泛的计算机技能、用通俗易懂的语言交流统计结果的能力、解决问题和分析技能以及团队合作技能的人最适合从事涉及高级统计的工作。
如果您有志于成为一名生物统计学家或数据科学家,那么学习高级统计学可能非常适合您。 如果您对机器学习和数据产品开发感兴趣,您可能也会发现学习高级统计学非常适合您。 想成为统计学家、统计流行病学家、体育分析师、精算师、市场研究员或投资分析师的人也会发现学习高级统计学是正确的选择。 如果您需要了解如何将复杂的数据集转化为实际应用,那么学习高级统计学就非常适合您。