了解概率的基础及其与统计学和 Data Science 的关系。 我们将学习计算 Probability、独立和从属结果以及条件事件的含义。 我们将学习离散和连续随机变量,并了解这与数据收集的关系。 最后,我们将学习高斯(正态)随机变量和中心极限定理,并了解其对所有统计学和数据科学的根本重要性。 本课程可作为 Coursera 平台上提供的中大博尔德数据科学理学硕士(MS-DS)和人工智能理学硕士(MS-AI)学位的一部分,获得学分。这些跨学科学位汇集了来自博尔德大学应用数学、计算机科学、信息科学等院系的教师。Coursera 上的中大学位基于成绩录取,没有申请程序,非常适合在计算机科学、信息科学、数学和统计学方面拥有广泛的本科教育和/或专业经验的个人。
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您将学到什么
解释为什么概率对统计学和数据科学很重要。
了解统计实验中条件事件和独立事件之间的关系。
计算几个随机变量的期望和方差,并形成一些直觉。
要了解的详细信息

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7 项作业
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有6个模块
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
攻读学位
课程 是 University of Colorado Boulder提供的以下学位课程的一部分。如果您被录取并注册,您已完成的课程可计入您的学位学习,您的学习进度也可随之转移。
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

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学生评论
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已于 Jun 2, 2024审阅
Thank you to everyone who put a lot of effort into making this course; it is really helpful.
已于 Oct 10, 2021审阅
The instructor is very good, more examples need to be added, there are mistakes in the evaluation
已于 Dec 9, 2022审阅
This is an excellent course to review foundational probability concepts. The instructor speaks clearly and goes through examples thoroughly for each concept.



