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应用统计学课程

应用统计学课程可以帮助您学习数据分析、假设检验、回归技术和实验设计。您可以掌握解释 Data Set、进行预测和有效交流统计结果的技能。许多课程都会介绍 R、Python 和 Excel 等工具,这些工具支持执行统计分析和数据可视化。


热门应用统计学课程和认证


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    D

    Duke University

    逻辑与批判性思维入门

    您将获得的技能: 沟通, 案例研究, 业务沟通, 演绎推理, 相关性分析, 信息架构, 口头表达, 互动学习, 科学方法, 批判性思维, 研究, 样本量的确定, 概率, 抽样(统计), 写作, 说服沟通, 逻辑推理, 分析, 图表设计

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    E

    Erasmus University Rotterdam

    愉快的计量经济学

    您将获得的技能: 概率与统计, 定量研究, 数据收集, 数据扫盲, 时间序列分析和预测, 统计分析, 统计, 创建调查, 回归分析, 描述性统计, 计量经济学, 模型评估

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    N

    New York Institute of Finance

    风险管理

    您将获得的技能: 风险分析, 投资组合风险, 管理, 商业风险管理, 关键绩效指标 (KPI), 风险控制, 风险管理, 市场数据, 风险缓解, 财务分析, Operator 风险, 金融市场, 企业风险管理(ERM), 风险偏好, 衍生产品, 投资组合管理, 信用风险, 风险管理框架, 资本市场, 风险模型

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    Imperial College London

    用于深度学习的 TensorFlow 2

    您将获得的技能: 数据管道, 迁移学习, 计算机视觉, 模型部署, 贝叶斯统计, 自动编码器, 模型评估, 人工神经网络, 深度学习, 递归神经网络 (RNN), 应用机器学习, 卷积神经网络, 数据预处理, Keras(神经网络库), 生成模型架构, 自然语言处理, 张力流, 图像分析, 概率分布, 监督学习

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    S

    Stanford University

    医疗保健领域的人工智能

    您将获得的技能: 药品, 人工智能, 管理式医疗, 模型部署, 数据伦理, 临床数据管理, 负责任的人工智能, 临床研究, 医疗保健行业知识, 健康信息学, 机器学习, 医疗保健伦理, 应用机器学习, 模型评估, 功能工程, 临床研究伦理, 非结构化数据, 医疗保健, 数据挖掘, 卫生系统

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM Product Owner

    您将获得的技能: AI Product Strategy, Sprint Retrospectives, Backlogs, Agile Product Development, Agile Software Development, Stakeholder Communications, Agile Methodology, Responsible AI, Generative AI, Kanban Principles, Product Roadmaps, Virtual Teams, Information Technology, Agile Project Management, Computer Hardware, Product Strategy, Product Management, ChatGPT, Stakeholder Management, Sprint Planning

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    Imperial College London

    机器学习数学PCA

    您将获得的技能: Python 程序设计, NumPy, 功能工程, 线性代数, 无监督学习, Jupyter, 数据预处理, 微积分, 统计, 高等数学, 降维

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Minnesota

    人力资源管理:人事经理的人力资源

    您将获得的技能: 薪酬管理, 人力资源, 性能审查, 绩效考核, 人力资源战略, 招聘策略, 人力资源管理与规划, 人才招聘, 薪酬战略, 人力资本, 补偿分析, 员工绩效管理, 建设性反馈, 员工队伍规划, 全周期招聘, 员工入职, 招聘, 薪酬与福利, 人员管理, 绩效管理

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University at Buffalo

    计算机视觉基础

    您将获得的技能: 概率与统计, Algorithm, 色彩理论, 人工智能, 应用数学, 计算机视觉, 数字信号处理, 计算机编程, Matlab, 计算机图形学, 微积分, 增强现实, 图像分析

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    审计 II:审计实务

    您将获得的技能: 概率与统计, 风险分析, 验证和确认, 财务控制, 旁听, 审计报告, 商业风险管理, 审计规划, 合规审计, 欺诈检测, 风险管理, 业务过程, 内部审计, 财务审计, 审计工作文件, 外部审计, 公认审计准则, 财务报告, 内部控制

    攻读学位

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    S

    Starweaver

    Threat Hunting Techniques

    您将获得的技能: Cyber Threat Hunting, Splunk, Threat Detection, Jupyter, Anomaly Detection, Threat Management, Cybersecurity, Data Analysis, Data Science, Applied Machine Learning, Security Information and Event Management (SIEM), Pandas (Python Package), Interactive Data Visualization, Data Cleansing, Data Transformation, MLOps (Machine Learning Operations), Unsupervised Learning, Machine Learning Methods, Automation

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学线性代数

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数学建模, 应用数学, 线性代数, Machine Learning 方法, NumPy, 代数, 机器学习, 数据操作, 数据预处理, 高等数学, 降维

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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applied statistics for data analytics
statistics and applied data analysis
1…303132…226

总之,以下是 10 最受欢迎的 applied statistics 课程

  • 逻辑与批判性思维入门: Duke University
  • 愉快的计量经济学: Erasmus University Rotterdam
  • 风险管理: New York Institute of Finance
  • 用于深度学习的 TensorFlow 2: Imperial College London
  • 医疗保健领域的人工智能: Stanford University
  • IBM Product Owner: IBM
  • 机器学习数学PCA: Imperial College London
  • 人力资源管理:人事经理的人力资源: University of Minnesota
  • 计算机视觉基础: University at Buffalo
  • 审计 II:审计实务: University of Illinois Urbana-Champaign

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