확률과 통계

확률과 통계 강좌는 데이터의 패턴 분석 및 결과 예측, 이해 및 개선을 위해, 활용, 추정, 시험 및 기타 방법을 포함하여 데이터가 의미를 지니고 있는지의 여부를 확인할 수 있는 기술을 가르칩니다.

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Learn SQL Basics for Data Science

Learn SQL Basics for Data Science

University of California, Davis
특화 과정
5점 만점에 4.2점을 받았습니다.
Methods and Statistics in Social Sciences

Methods and Statistics in Social Sciences

University of Amsterdam
특화 과정
5점 만점에 4.5점을 받았습니다.
Statistics with R

Statistics with R

Duke University
특화 과정
5점 만점에 4.5점을 받았습니다.
Business Statistics and Analysis

Business Statistics and Analysis

Rice University
특화 과정
5점 만점에 4.8점을 받았습니다.
Statistics with Python

Statistics with Python

University of Michigan
특화 과정
5점 만점에 4.5점을 받았습니다.
Biostatistics in Public Health

Biostatistics in Public Health

Johns Hopkins University
특화 과정
5점 만점에 4.8점을 받았습니다.
Statistical Analysis with R for Public Health

Statistical Analysis with R for Public Health

Imperial College London
특화 과정
5점 만점에 4.7점을 받았습니다.
TensorFlow 2 for Deep Learning

TensorFlow 2 for Deep Learning

Imperial College London
특화 과정
5점 만점에 4.8점을 받았습니다.
Design of Experiments

Design of Experiments

Arizona State University
특화 과정
5점 만점에 4.6점을 받았습니다.
Advanced Statistics for Data Science

Advanced Statistics for Data Science

Johns Hopkins University
특화 과정
5점 만점에 4.5점을 받았습니다.
Просто о статистике (с использованием R)

Просто о статистике (с использованием R)

Saint Petersburg State University
특화 과정
5점 만점에 4.7점을 받았습니다.
Анализ данных

Анализ данных

Novosibirsk State University
특화 과정
5점 만점에 4.6점을 받았습니다.
Precalculus through Data and Modelling

Precalculus through Data and Modelling

Johns Hopkins University
특화 과정

확률과 통계에 대한 자주 묻는 질문