InferenceStatisticsData ScienceProbabilitycentral limit theoremcontinuous random variablesBayes' Theoremdiscrete random variables
Data Science Foundations: Statistical Inference 특화 과정
Build Your Statistical Skills for Data Science. Master the Statistics Necessary for Data Science
제공자:
Data Science Foundations: Statistical Inference 특화 과정콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스배울 내용
Explain why probability is important to statistics and data science.
See the relationship between conditional and independent events in a statistical experiment.
Calculate the expectation and variance of several random variables and develop some intuition.
Identify characteristics of “good” estimators and be able to compare competing estimators.
귀하가 습득할 기술
이 전문 분야 정보
최근 조회 5,515회
This program is designed to provide the learner with a solid foundation in probability theory to prepare for the broader study of statistics. It will also introduce the learner to the fundamentals of statistics and statistical theory and will equip the learner with the skills required to perform fundamental statistical analysis of a data set in the R programming language.
This specialization can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s Master of Science in Data Science (MS-DS) degree offered on the Coursera platform. The MS-DS is an interdisciplinary degree that brings together faculty from CU Boulder’s departments of Applied Mathematics, Computer Science, Information Science, and others. With performance-based admissions and no application process, the MS-DS is ideal for individuals with a broad range of undergraduate education and/or professional experience in computer science, information science, mathematics, and statistics. Learn more about the MS-DS program at https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.
Logo adapted from photo by Christopher Burns on Unsplash.
응용 학습 프로젝트
Learners will practice new probability skills. including fundamental statistical analysis of data sets, by completing exercises in Jupyter Notebooks. In addition, learners will test their knowledge by completing benchmark quizzes throughout the courses.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인 강좌
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 일정
유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.
중급 단계
Sequence in calculus up through Calculus II (preferably multivariate calculus) and some programming experience in R.
완료하는 데 약 4개월이 걸립니다
권장 학습 속도: 주 7시간
영어
자막: 영어
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인 강좌
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 일정
유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.
중급 단계
Sequence in calculus up through Calculus II (preferably multivariate calculus) and some programming experience in R.
완료하는 데 약 4개월이 걸립니다
권장 학습 속도: 주 7시간
영어
자막: 영어
특화 과정 이용 방법
강좌 수강
Coursera 특화 과정은 한 가지 기술을 완벽하게 습득하는 데 도움이 되는 일련의 강좌입니다. 시작하려면 특화 과정에 직접 등록하거나 강좌를 둘러보고 원하는 강좌를 선택하세요. 특화 과정에 속하는 강좌에 등록하면 해당 특화 과정 전체에 자동으로 등록됩니다. 단 하나의 강좌만 수료할 수도 있으며, 학습을 일시 중지하거나 언제든 구독을 종료할 수 있습니다. 학습자 대시보드를 방문하여 강좌 등록 상태와 진도를 추적해 보세요.
실습 프로젝트
모든 특화 과정에는 실습 프로젝트가 포함되어 있습니다. 특화 과정을 완료하고 수료증을 받으려면 프로젝트를 성공적으로 마쳐야 합니다. 특화 과정에 별도의 실습 프로젝트 강좌가 포함되어 있는 경우, 다른 모든 강좌를 완료해야 프로젝트 강좌를 시작할 수 있습니다.
수료증 취득
모든 강좌를 마치고 실습 프로젝트를 완료하면 취업할 때나 전문가 네트워크에 진입할 때 제시할 수 있는 수료증을 취득할 수 있습니다.
이 전문 분야에는 3개의 강좌가 있습니다.
Probability Theory: Foundation for Data Science
13개의 평가
Understand the foundations of probability and its relationship to statistics and data science. We’ll learn what it means to calculate a probability, independent and dependent outcomes, and conditional events. We’ll study discrete and continuous random variables and see how this fits with data collection. We’ll end the course with Gaussian (normal) random variables and the Central Limit Theorem and understand its fundamental importance for all of statistics and data science.
Statistical Inference for Estimation in Data Science
This course introduces statistical inference, sampling distributions, and confidence intervals. Students will learn how to define and construct good estimators, method of moments estimation, maximum likelihood estimation, and methods of constructing confidence intervals that will extend to more general settings.
Statistical Inference and Hypothesis Testing in Data Science Applications
This course will focus on theory and implementation of hypothesis testing, especially as it relates to applications in data science. Students will learn to use hypothesis tests to make informed decisions from data. Special attention will be given to the general logic of hypothesis testing, error and error rates, power, simulation, and the correct computation and interpretation of p-values. Attention will also be given to the misuse of testing concepts, especially p-values, and the ethical implications of such misuse.
제공자:
콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스
CU-Boulder is a dynamic community of scholars and learners on one of the most spectacular college campuses in the country. As one of 34 U.S. public institutions in the prestigious Association of American Universities (AAU), we have a proud tradition of academic excellence, with five Nobel laureates and more than 50 members of prestigious academic academies.
석사 학위 취득 시작
이 특화 과정은(는) 콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스의 100% 온라인 Master of Science in Data Science 중 일부입니다.
전체 프로그램을 수료하면 귀하의 강좌가 학위 취득에 반영됩니다.
자주 묻는 질문
환불 규정은 어떻게 되나요?
하나의 강좌에만 등록할 수 있나요?
재정 지원을 받을 수 있나요?
해당 강좌를 무료로 수강할 수 있나요?
이 강좌는 100% 온라인으로 진행되나요? 직접 참석해야 하는 수업이 있나요?
전문 분야를 완료하는 데 얼마나 걸리나요?
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
전문 분야를 완료하면 대학 학점을 받을 수 있나요?
What will I be able to do upon completing the Specialization?
궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.
