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    • Statistical Inference

    필터링 기준

    "statistical inference"에 대한 215개의 결과

    • Placeholder
      Stanford University

      Probabilistic Graphical Models

      획득할 기술: Bayesian, Bayesian Network, Bayesian Statistics, Behavioral Economics, Business Psychology, Computer Architecture, Computer Programming, Data Analysis, Decision Making, Distributed Computing Architecture, Entrepreneurship, Feature Engineering, General Statistics, Graph Theory, Leadership and Management, Machine Learning, Markov Model, Mathematics, Modeling, Other Programming Languages, Probability, Probability & Statistics, Probability Distribution

      4.6

      (1.5k개의 검토)

      Advanced · Specialization · 3-6 Months

    • Placeholder
      DeepLearning.AI

      Machine Learning Modeling Pipelines in Production

      획득할 기술: Statistical Programming, Computer Programming, Tensorflow, Deep Learning, Python Programming, Machine Learning, Applied Machine Learning, Cloud Computing

      4.4

      (237개의 검토)

      Advanced · Course · 1-3 Months

    • Placeholder
      Duke University

      Introduction to Probability and Data with R

      획득할 기술: Plot (Graphics), Analysis, Bayesian Statistics, Experiment, Probability & Statistics, Probability, Rstudio, Probability Distribution, R Programming, Statistical Programming, General Statistics, Data Visualization

      4.7

      (5.2k개의 검토)

      Beginner · Course · 1-3 Months

    • Placeholder
      DeepLearning.AI

      Deploying Machine Learning Models in Production

      획득할 기술: Deep Learning, Python Programming, Cloud Computing, Tensorflow, Machine Learning, Computer Programming, Applied Machine Learning, DevOps, Statistical Programming

      4.6

      (177개의 검토)

      Advanced · Course · 1-4 Weeks

    • Placeholder
      University of Michigan

      Understanding and Visualizing Data with Python

      획득할 기술: Data Analysis, Probability & Statistics, Analysis, Statistical Visualization, Python Programming, Basic Descriptive Statistics, Plot (Graphics), Programming Principles, Computer Programming, General Statistics, Data Visualization, Statistical Programming

      4.7

      (2.3k개의 검토)

      Beginner · Course · 1-4 Weeks

    • Placeholder
      Stanford University

      Probabilistic Graphical Models 1: Representation

      획득할 기술: Machine Learning, Entrepreneurship, Data Analysis, Markov Model, Business Psychology, Probability & Statistics, Feature Engineering, Bayesian Statistics, Leadership and Management, Graph Theory, Probability Distribution, Probability, Behavioral Economics, Mathematics, Computer Programming, Other Programming Languages, Bayesian Network, General Statistics, Bayesian, Modeling, Decision Making

      4.6

      (1.4k개의 검토)

      Advanced · Course · 1-3 Months

    • Placeholder
      Placeholder
      University of California, Santa Cruz

      Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis

      획득할 기술: Regression, Bayesian Statistics, Estimation, Probability Distribution, Analysis, Studentized Residual, Probability, Bayesian, Inference, General Statistics, Probability & Statistics

      4.6

      (3k개의 검토)

      Intermediate · Course · 1-4 Weeks

    • Placeholder

      무료

      Placeholder
      University of Zurich

      An Intuitive Introduction to Probability

      획득할 기술: Probability, Bayesian Statistics, Probability & Statistics, Data Analysis, Machine Learning, Probability Distribution, Basic Descriptive Statistics, Randomness, General Statistics, Bayesian, Chi-Squared Distribution, Bayesian Network, Studentized Residual

      4.8

      (1.4k개의 검토)

      Beginner · Course · 1-3 Months

    • Placeholder

      무료

      Placeholder
      Edge Impulse

      Computer Vision with Embedded Machine Learning

      획득할 기술: Artificial Neural Networks, Deep Learning, Machine Learning, Computer Vision

      4.7

      (52개의 검토)

      Intermediate · Course · 1-4 Weeks

    • Placeholder
      Placeholder
      IBM Skills Network

      Specialized Models: Time Series and Survival Analysis

      획득할 기술: Analysis, Probability & Statistics, Forecasting, Statistical Visualization, Average, Machine Learning, Deep Learning, Computer Graphics, Computer Graphic Techniques, General Statistics, Data Visualization, Modeling

      4.5

      (94개의 검토)

      Intermediate · Course · 1-4 Weeks

    • Placeholder
      Placeholder
      CFA Institute

      Data and Statistics Foundation for Investment Professionals

      획득할 기술: Business Analysis, Risk Management, Probability & Statistics, Data Analysis, Probability Distribution, Statistical Tests, Basic Descriptive Statistics, Computer Programming, Python Programming, Statistical Analysis, Statistical Programming, Data Visualization, General Statistics, Finance, Investment Management

      4.5

      (15개의 검토)

      Beginner · Course · 1-3 Months

    • Placeholder
      Placeholder
      Johns Hopkins University

      Principles of fMRI 1

      획득할 기술: Regression, Business Analysis, Probability & Statistics, Experiment, Analysis, Computer Programming Tools, Statistical Tests, Computer Programming, Statistical Analysis, General Statistics, Modeling, Computer Graphic Techniques, Computer Graphics, Data Analysis, Interpretation

      4.6

      (754개의 검토)

      Beginner · Course · 1-4 Weeks

    statistical inference과(와) 관련된 검색

    statistical inference for estimation in data science
    statistical inference and hypothesis testing in data science applications
    improving your statistical inferences
    data science foundations: statistical inference
    inferential statistical analysis with python
    inferential statistics
    descriptive and inferential statistics in r
    inferential and predictive statistics for business
    1…456…18

    요약하자면, 여기에 가장 인기 있는 statistical inference 강좌 10개가 있습니다.

    • Probabilistic Graphical Models: Stanford University
    • Machine Learning Modeling Pipelines in Production: DeepLearning.AI
    • Introduction to Probability and Data with R: Duke University
    • Deploying Machine Learning Models in Production: DeepLearning.AI
    • Understanding and Visualizing Data with Python: University of Michigan
    • Probabilistic Graphical Models 1: Representation: Stanford University
    • Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis: University of California, Santa Cruz
    • An Intuitive Introduction to Probability: University of Zurich
    • Computer Vision with Embedded Machine Learning: Edge Impulse
    • Specialized Models: Time Series and Survival Analysis: IBM Skills Network

    Probability And Statistics에서 학습할 수 있는 스킬

    R 프로그래밍 (19)
    추정 (16)
    선형 회귀 (12)
    통계 분석 (12)
    통계적 추론 (11)
    회귀 분석 (10)
    생물 통계학 (9)
    베이지안 (7)
    로지스틱 회귀 (7)
    확률 분포 (7)
    베이지안 통계 (6)
    의료 통계학 (6)

    Statistical Inference에 대한 자주 묻는 질문

    • Statistical inference is the process whereby you can draw conclusions about a population based on random samples of that population and the statistics that you draw from those samples. When you rely on statistical inference, you take what you've observed about your samples of that population and apply them to the group as a whole. Applying statistical inference allows you to take what you know about the population as well as what's uncertain to make statements about the entire population based on your analysis.‎

    • If you want to learn about a certain population—whether they're customers or fellow employees—you can use statistical inference to draw conclusions about that population based on your analysis of data about them. You can't always survey or test an entire population to gain insight, but you can sample the population and make educated assumptions based on the data. Understanding statistical inference allows you to take that data and use it to draw conclusions that make sense and prove true.‎

    • Statistical inference has plenty of benefits for different business sectors. Statisticians and data analysts use this method often to draw conclusions based on samples of populations. If you're in sales or product development, you can use statistical inference to determine which brands or products are popular with your customers or clients. Scientists use statistical inference to test hypotheses and draw conclusions when it's impossible for them to test or sample an entire population. You can apply statistical inference to analyze the data from surveys of any population that you sample.‎

    • Online courses on Coursera give you both a grasp of the concepts of statistical inference and practical applications. You'll learn from the best instructors in the academic world, and you can learn at a pace and schedule that best suits your schedule and lifestyle. When you finish our courses, you'll know how to use statistical inference in your career, which will give you an advantage whether you're trying to get better at your current job or whether you're looking to make a career change.‎

    이 FAQ 콘텐츠는 정보 전달 목적만으로 사용할 수 있습니다. 학습자는 과정 및 기타 학점 정보가 개인적, 직업적 및 재정적 목표에 부합하는지 확인하기 위해 추가 조사를 수행하는 것이 좋습니다.
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