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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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    N

    New York Institute of Finance

    风险管理

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

    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

    IBM

    商业智能基础与 SQL、ETL 和数据仓库

    您将获得的技能: 商业智能, IBM Cognos 分析, 数据库, 阿帕奇气流, 数据管道, 关系数据库, IBM DB2, 仪表板, Linux 命令, 数据仓库, 外壳脚本, SQL, Bash(脚本语言), 文件管理, 星形模式, Apache Kafka, 数据可视化, 交互式数据可视化, 摘录, 存储过程

    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

    Emory University

    营销分析基础

    您将获得的技能: 营销分析, 微软Excel, 探索性数据分析, 统计分析, 客户分析, 目标市场, 客户需求规划, 预测, 营销, 社交媒体营销, 消费者行为, 时间序列分析和预测, 描述性统计, 社交媒体, 概率, 商业分析, 透视表和图表, 模型评估, 概率分布, 营销效果

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of London

    数据科学基础:Python 中的 K 均值聚类

    您将获得的技能: 机器学习, 数据科学, 概率与统计, 机器学习算法, Pandas(Python 软件包), Matplotlib, 统计, Python 程序设计, 描述性统计, 数据分析, 无监督学习, NumPy, 数据操作, 数据可视化

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    Compare Stock Returns with Google Sheets

    您将获得的技能: Risk Analysis, Portfolio Risk, Google Sheets, Financial Analysis, Risk Management, Quantitative Research, Spreadsheet Software, Statistical Analysis, Statistics, Probability & Statistics

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    I

    Imperial College London

    机器学习数学PCA

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

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

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    I

    IBM

    使用 Python 进行数据分析

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 数据科学, 预测建模, 统计分析, Pandas(Python 软件包), 数据转换, 数据驱动的决策制定, Matplotlib, Scikit-learn (机器学习库), 数据清理, Python 程序设计, 回归分析, 数据导入/导出, 数据预处理, NumPy, 数据操作, 数据分析, 模型评估, 数据可视化

    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

    Stanford University

    医疗保健领域的人工智能

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

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    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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    Dartmouth College

    Machine Learning Fundamentals

    您将获得的技能: Supervised Learning, Predictive Modeling, Logistic Regression, Statistical Modeling, Model Evaluation, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Classification Algorithms, Regression Analysis, Probability & Statistics, Linear Algebra

    攻读学位

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    S

    Stanford University

    概率图形模型 1:表示法

    您将获得的技能: 统计建模, 贝叶斯网络, 图论, 概率与统计, 网络分析, 决策支持系统, 网络模型, 马尔可夫模型, 自然语言处理, 概率分布

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    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    Imperial College London

    使用 TensorFlow 2 进行概率深度学习

    您将获得的技能: 自动编码器, 贝叶斯统计, 张力流, 深度学习, 生成模型架构, 应用机器学习, 无监督学习, 概率分布, 图像分析, 抽样(统计)

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    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    机器学习真实世界中的算法

    您将获得的技能: 机器学习, 负责任的人工智能, MLOps(机器学习 Operator), 分类算法, 机器学习算法, 决策树学习, 数据清理, Data Validation, 项目管理, 监督学习, 数据质量, 产品生命周期管理, 数据伦理, 模型部署, 数据预处理, 功能工程, 应用机器学习, Jupyter, 模型评估, 业务运营

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

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statistics and applied data analysis
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总之,以下是 10 最受欢迎的 applied statistics 课程

  • 风险管理: New York Institute of Finance
  • 商业智能基础与 SQL、ETL 和数据仓库: IBM
  • 营销分析基础: Emory University
  • 数据科学基础:Python 中的 K 均值聚类: University of London
  • Compare Stock Returns with Google Sheets: Coursera
  • 机器学习数学PCA: Imperial College London
  • 使用 Python 进行数据分析: IBM
  • 医疗保健领域的人工智能: Stanford University
  • Machine Learning Fundamentals: Dartmouth College
  • 概率图形模型 1:表示法: Stanford University

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