数据科学基础：统计推理专业化
培养数据科学的统计技能。掌握数据科学所需的统计学
讲师：Anne Dougherty
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你将学到什么
- 解释为什么概率对统计学和数据科学很重要。
- 查看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培养一些直觉。
- 识别“好的”估计器的特征并能够比较竞争估计器。
你将获得的技能
- 推理
- 统计数据
- 数据科学
- 可能性
- 中心极限定理
- 连续随机变量
- 贝叶斯定理
- 离散随机变量
关于这个专业
该课程旨在为学习者提供坚实的概率论基础，为更广泛的统计学研究做准备。它还将向学习者介绍统计和统计理论的基础知识，并使学习者具备使用 R 编程语言对数据集进行基本统计分析所需的技能。
该专业可以作为 Coursera 平台上提供的 CU Boulder 数据科学理学硕士 (MS-DS) 学位的一部分来获得学分。MS-DS 是一个跨学科学位，汇集了 CU Boulder 应用数学、计算机科学、信息科学等系的教师。MS-DS 采用基于绩效的录取方式，没有申请流程，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本科教育和/或专业经验的个人。在 https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder 上了解有关 MS-DS 计划的更多信息。
徽标改编自Christopher Burns在Unsplash上的照片。
应用学习项目
学习者将练习新的概率技能。通过完成 Jupyter Notebooks 中的练习，包括数据集的基本统计分析。此外，学习者将通过在整个课程中完成基准测验来测试他们的知识。
这套专业课程包中，包含三套独立课程
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