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''statistics'에 대한 총 1717개의 결과 표시 중

  • Placeholder
    Statistics with Python
    University of Michigan
    특화 과정
    5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 2115 리뷰
    4.6(2,115)
    84,000명의 학생
    Beginner LevelBeginner
  • Placeholder
    Basic Statistics
    University of Amsterdam
    강좌
    5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 3554 리뷰
    4.6(3,554)
    220,000명의 학생
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  • Placeholder
    Advanced Statistics for Data Science
    Johns Hopkins University
    특화 과정
    5점 만점에 4.5점을 받았습니다. 535 리뷰
    4.5(535)
    85,000명의 학생
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  • Placeholder
    Statistics with R
    Duke University
    특화 과정
    5점 만점에 4.7점을 받았습니다. 5910 리뷰
    4.7(5,910)
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  • Placeholder
    Methods and Statistics in Social Sciences
    University of Amsterdam
    특화 과정
    5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 5738 리뷰
    4.6(5,738)
    340,000명의 학생
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    Data Science: Statistics and Machine Learning
    Johns Hopkins University
    특화 과정
    5점 만점에 4.4점을 받았습니다. 6583 리뷰
    4.4(6,583)
    270,000명의 학생
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    Business Statistics and Analysis
    Rice University
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    5점 만점에 4.7점을 받았습니다. 9132 리뷰
    4.7(9,132)
    210,000명의 학생
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    Probability and Statistics: To p or not to p?
    University of London
    강좌
    5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 1067 리뷰
    4.6(1,067)
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    Biostatistics in Public Health
    Johns Hopkins University
    특화 과정
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    4.8(1,264)
    31,000명의 학생
    Beginner LevelBeginner
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    IBM Data Science
    IBM
    PROFESSIONAL CERTIFICATE
    5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 68420 리뷰
    4.6(68,420)
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    Improving your statistical inferences
    Eindhoven University of Technology
    강좌
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    4.9(642)
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    Data Science
    Johns Hopkins University
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    4.5(45,114)
    1.1분명의 학생
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    Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis
    University of California, Santa Cruz
    강좌
    5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 2603 리뷰
    4.6(2,603)
    110,000명의 학생
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    Mathematics for Data Science
    National Research University Higher School of Economics
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    5점 만점에 4.4점을 받았습니다. 606 리뷰
    4.4(606)
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    Design of Experiments
    Arizona State University
    특화 과정
    5점 만점에 4.7점을 받았습니다. 109 리뷰
    4.7(109)
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    Applied Data Science with Python
    University of Michigan
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    5점 만점에 4.5점을 받았습니다. 28150 리뷰
    4.5(28,150)
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    Probabilistic Graphical Models
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    4.6(1,397)
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    5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 14764 리뷰
    4.6(14,764)
    330,000명의 학생
    Beginner LevelBeginner
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    Mathematics for Machine Learning
    Imperial College London
    특화 과정
    5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 10314 리뷰
    4.6(10,314)
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    Beginner LevelBeginner
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    Data Science Fundamentals
    University of California, Irvine
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    5점 만점에 4.2점을 받았습니다. 29 리뷰
    4.2(29)
    Beginner LevelBeginner

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요약하자면, 여기에 가장 인기 있는 statistics 강좌 10개가 있습니다.

  • Statistics with Python: University of Michigan
  • Basic Statistics: University of Amsterdam
  • Advanced Statistics for Data Science: Johns Hopkins University
  • Statistics with R: Duke University
  • Methods and Statistics in Social Sciences: University of Amsterdam
  • Data Science: Statistics and Machine Learning: Johns Hopkins University
  • Business Statistics and Analysis: Rice University
  • Probability and Statistics: To p or not to p?: University of London
  • Biostatistics in Public Health: Johns Hopkins University
  • IBM Data Science: IBM

Statistics에 대한 자주 묻는 질문

  • Statistics is the science of organizing, analyzing, and interpreting large numerical datasets, with a variety of goals. Descriptive statistics such as mean, median, mode and standard deviation summarize the characteristics of a dataset; statistical inference seeks to determine the characteristics of a large population from a representative sample through statistical hypothesis testing; and statistical regression techniques establish the correlations between an dependent variable and one or more independent variables.

    A familiarity with statistics is critically important for describing and understanding our world. From stock market volatility to political polling to the three-point percentage of your favorite basketball player, statistics help to make the complexity of the world comprehensible - and tell us what to expect. The era of big data has made the use of statistics even more necessary, and data science software like Python and R programming have made data analysis techniques more powerful and more accessible than ever.

  • Just as statistics have become more important for making sense of our world, an ability to understand and use statistics has become increasingly essential for a variety of careers. Whether you are working in business, government, or academia, it is increasingly expected that assertions and decisions are backed up by data. Thus, you’ll need a familiarity with statistics whether you’re an operations manager preparing a presentation on process improvements for a CEO or a policy analyst writing a research paper on criminal justice reform for a legislator.

    If you have a passion for building Markov chain models or debating the relative merits of frequentist and Bayesian statistics, you can pursue a career as a full-time statistician. According to the Bureau of Labor Statistics, statisticians earned a median annual salary of $91,160 as of May 2019, and these jobs are expected to grow much faster than average due to the demand for keen statistical analysis across all fields. Statisticians typically have at least a bachelor’s degree in mathematics, computer science, or other quantitative fields, and many positions require a master’s degree in statistics.

  • Yes, with absolute certainty. Coursera offers individual courses as well as Specializations in statistics, as well as courses focused on related topics such as programming in Python and R as well as the applied use of business statistics. These courses and Specializations are offered by top-ranked universities such as the University of Michigan, Duke University, and Johns Hopkins University, ensuring that you won’t sacrifice educational rigor to learn online. You can also learn about statistics through Coursera’s hands-on Guided Projects, which allow you to build skills with step-by-step tutorials from experienced instructors to help you learn with confidence.

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