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Data Science 统计学课程

数据科学统计学课程可以帮助您学习数据 Visualization、假设检验、Regression Analysis 和概率论。您可以掌握解释数据趋势、进行预测和 A/B Testing 的技能。许多课程会介绍 R、Python 和 SQL 等工具,这些工具支持分析数据集和实施统计模型。通过使用这些工具,您可以有效地将统计方法应用到现实世界的数据挑战中,从而提高您得出有意义见解的能力。


数据科学的热门统计学课程和认证


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    I

    IBM

    使用 Python 进行数据科学统计

    您将获得的技能: 回归分析, 统计推理, 描述性统计, 数据展示, NumPy, 统计方法, 相关性分析, Matplotlib, 统计假设检验, 统计分析, 概率, 数据驱动的决策制定, 数据分析, 数据可视化, 数据科学, Pandas(Python 软件包), 概率分布, 统计

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    453 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学的概率与统计

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 描述性统计, 统计推理, A/B 测试, 概率与统计, 模型评估, 贝叶斯统计, 统计方法, 数据科学, 抽样(统计), 概率, 统计机器学习, 统计假设检验, 统计分析, 概率分布, 统计

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    674 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
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    A

    Arizona State University

    Modern Statistics for Data-Driven Decision-Making

    您将获得的技能: Statistical Methods, Bayesian Statistics, Statistics, Probability & Statistics, Data Storage Technologies, Analytical Skills, Exploratory Data Analysis, Data Storage, Database Software, Estimation, Data-Driven Decision-Making, Applied Machine Learning, Supervised Learning, Markov Model, Logistic Regression, Statistical Hypothesis Testing, Predictive Modeling, Simulations, Simulation and Simulation Software, Regression Testing

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    G

    Google

    The Power of Statistics

    您将获得的技能: Sampling (Statistics), Statistical Hypothesis Testing, Descriptive Statistics, Advanced Analytics, Data Analysis, Probability Distribution, Statistics, Probability, A/B Testing, Statistical Analysis, Data Science, Statistical Inference, Statistical Programming, Jupyter, Python Programming, Technical Communication

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    869 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:预览
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    S

    Stanford University

    统计入门

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 回归分析, 统计推理, 描述性统计, 抽样(统计), 统计假设检验, 数据分析, 数据收集, 概率, 统计分析, 概率分布, 统计

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4263 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学高级统计学

    您将获得的技能: 统计建模, 回归分析, 应用数学, 数据建模, 统计推理, 线性代数, 贝叶斯统计, 统计方法, 概率与统计, 抽样(统计), 统计假设检验, 概率, 数据分析, R 语言程序设计(中文版), 数据科学, 生物统计学, 数学建模, 统计分析, 概率分布, 统计

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    786 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    新
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    U

    University of Colorado Boulder

    Foundations of Probability and Statistics

    您将获得的技能: Estimation, Probability & Statistics, Probability, Markov Model, Statistical Inference, Probability Distribution, Statistical Methods, Statistics, Bayesian Statistics, Applied Mathematics, Sampling (Statistics), Data Analysis, Mathematical Modeling, Descriptive Statistics, Theoretical Computer Science, Statistical Modeling, Data Science, Machine Learning Algorithms, Generative AI Agents, Artificial Intelligence

    攻读学位

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    335 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 更高阶技能,新年优惠。

    使用 Coursera Plus 节省费用
  • C

    Coursera

    Statistics For Data Science

    您将获得的技能: Correlation Analysis, Probability & Statistics, Statistics, Statistical Analysis, Data Analysis, Data Science, Probability Distribution, Descriptive Statistics, Statistical Inference

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
    ·
    41 条评论

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:免费试用
    免费试用
    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:统计与机器学习

    您将获得的技能: 统计建模, 预测建模, 回归分析, 探索性数据分析, GitHub, 机器学习算法, 统计推理, 机器学习, 概率与统计, 统计方法, 模型评估, 统计机器学习, 统计假设检验, R 语言程序设计(中文版), 数据可视化, 统计报告, 闪亮(R 套件), 交互式数据可视化, 数据展示, 统计分析

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    7192 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Michigan

    用 Python 进行统计

    您将获得的技能: 统计建模, 统计编程, 统计方法, 统计推理, 描述性统计, Python 程序设计, 概率与统计, 数据驱动的决策制定, 模型评估, 数据可视化软件, 贝叶斯统计, 抽样(统计), 统计假设检验, 统计, 数据分析, Matplotlib, 数据可视化, Jupyter, 柱状图, 统计分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3335 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Pennsylvania

    Statistics for Data Science Essentials

    您将获得的技能: Probability, Probability & Statistics, Sampling (Statistics), Probability Distribution, Statistics, Data Science, Statistical Inference, Descriptive Statistics, Statistical Analysis, General Mathematics

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    11 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    用于数据科学、人工智能和开发的 Python

    您将获得的技能: 数据结构, 数据导入/导出, 数据操作, 计算机编程, NumPy, Python 程序设计, Pandas(Python 软件包), 脚本, 网页抓取, 面向对象编程(OOP), Jupyter, 数据分析, 数据分析软件, 编程原则, 网络服务

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

与 statistics for data science 相关的搜索

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statistics for data science essentials
advanced statistics for data science specialization
probability and statistics for data science
r programming for statistics and data science
probability & statistics for machine learning & data science
introduction to bayesian statistics for data science
1234…834

总之,以下是 10 最受欢迎的 statistics for data science 课程

  • 使用 Python 进行数据科学统计: IBM
  • 机器学习和数据科学的概率与统计: DeepLearning.AI
  • Modern Statistics for Data-Driven Decision-Making: Arizona State University
  • The Power of Statistics: Google
  • 统计入门: Stanford University
  • 数据科学高级统计学: Johns Hopkins University
  • Foundations of Probability and Statistics: University of Colorado Boulder
  • Statistics For Data Science: Coursera
  • 数据科学:统计与机器学习: Johns Hopkins University
  • 用 Python 进行统计: University of Michigan

关于 数据科学所需的统计学 的常见问题

Data Science 统计学是数学的一个分支,侧重于收集、分析、Interpretation、呈现和组织数据。它在数据科学中发挥着至关重要的作用,因为它提供了理解复杂数据 Set 所需的工具和方法。通过了解统计学,数据科学家可以从数据中得出有意义的结论,进行预测,并为决策过程提供依据。在一个越来越受数据驱动的世界里,分析和解释统计信息的能力对于企业和组织的蓬勃发展至关重要。‎

对于精通数据科学统计的个人来说,存在着各种各样的工作机会。常见的职位包括数据分析师、数据科学家、统计员、商业智能分析师和定量分析员。这些职位通常要求具备扎实的统计方法基础和将这些技术应用于实际问题的能力。此外,金融、医疗保健、营销和技术等行业也在积极寻求能够利用统计洞察力来推动业务战略和改善成果的专业人才。‎

要想在数据科学统计方面取得成功,您应该重点培养几种关键技能。这些技能包括对描述性和推论性统计的扎实理解、对统计软件(如 R 或 Python)的熟练掌握,以及有效实现数据可视化的能力。熟悉概率论、假设检验、Regression Analysis 和机器学习概念也是有益的。掌握这些技能将使您能够自信地分析数据并获得可行的见解。‎

有许多在线课程可以帮助您学习数据科学统计。一些强烈推荐的课程包括涵盖基本概念的《数据科学统计基础》课程,以及侧重于在机器学习环境中应用统计方法的《机器学习与数据科学概率与统计》课程。此外,"数据科学高级统计学 "专项课程还提供对高级主题的深入探讨。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习数据科学统计学:

  1. 免费预览 许多数据科学统计学课程的第一个 Modulation。这包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习,获得 Data Science 统计学证书,或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

要有效地学习 Data Science 统计,首先要明确自己当前的技能水平以及想要提高的具体领域。报名参加符合自己兴趣的在线课程,如侧重于统计方法或 R 和 Python 等编程语言的课程。通过处理真实世界的 Data Set 和项目定期进行练习。参与在线社区或学习小组,讨论概念并分享见解。这种实践方法将有助于加强您的学习,并建立应用统计技术的信心。‎

数据科学统计学课程涵盖的典型主题包括描述性统计、概率分布、假设检验、回归分析和数据可视化技术。课程还可以探讨贝叶斯统计、机器学习算法和统计建模等高级主题。通过学习这些主题,学习者可以全面了解如何有效地分析和解释数据,这对于在各个领域做出明智的决策至关重要。‎

如果要对员工进行数据科学统计方面的培训和技能提升,可以考虑开设数据科学等课程:Statistics and Machine Learning 专项课程和Data Science \& Data Analytics 统计与数学课程。这些课程提供了一种结构化的方法来学习基本的统计概念及其在数据科学中的应用,因此适合劳动力发展。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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