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推断统计课程

推断统计课程可以帮助您学习假设检验、置信区间、Regression 分析和抽样方法。您可以培养解释数据、进行预测和从 Sampling 数据中得出结论的技能。许多课程都会介绍 R 和 Python 等统计分析工具,以及 SPSS 和 Excel 等软件,支持将这些统计技术应用到真实世界的数据 Set 中。


热门推断统计课程和证书


  • C

    Coursera

    Investment Risk Management

    您将获得的技能: Portfolio Risk, Investment Management, Risk Management, Financial Analysis, Risk Analysis, Portfolio Management, Financial Market, Investments, Return On Investment, Statistics

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    2095 条评论

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    M

    Meta

    使用电子表格和 SQL 进行数据分析

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 统计, 电子表格软件, 数据操作, 数据清理, 相关性分析, 仪表板, 数据分析, 谷歌工作表, Tableau 软件, 数据叙事, SQL, 数据可视化, 数据可视化软件, 描述性统计, 透视表和图表

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    282 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Michigan

    数据科学伦理

    您将获得的技能: 数据伦理, 数据安全, 数据分析, 信息隐私, Data Governance, 大数据, 知识产权, 抽样(统计), 个人身份信息, 社会学, 负责任的人工智能, 道德标准与行为, 知情同意

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1287 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    为商业决策探索和生成数据

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 决策, 数据分析, 概率与统计, 商业分析, 微软Excel, 抽样(统计), 统计推理, 数据驱动的决策制定, 统计分析, 概率分布, 数据展示, 描述性统计

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1027 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    Y

    Yale University

    了解医学研究:你的 Facebook 朋友错了

    您将获得的技能: 相关性分析, 临床研究, 统计方法, 数据收集, 研究设计, 科学方法, 研究, 医学术语, 医学科学与研究, 抽样(统计), 生物统计学, 描述性统计, 数据扫盲

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    2225 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 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, 统计, 数据预处理, NumPy, 无监督学习, 降维, Jupyter, 线性代数, 功能工程, 微积分, 高等数学

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
    ·
    3168 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Colorado Boulder

    数据科学应用统计建模

    您将获得的技能: 统计建模, 逻辑回归, R 语言程序设计(中文版), 统计假设检验, 数据伦理, 机器学习, 统计方法, 概率与统计, 数据分析, 回归分析, 研究设计, 定量研究, 数学建模, 统计推理, 统计分析, 数据建模, 功能工程, 模型评估, 数据科学, 预测建模

    攻读学位

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    54 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM 机器学习入门

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 统计假设检验, 数据清理, 机器学习, 统计方法, 机器学习算法, 数据预处理, 监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 降维, 回归分析, 无监督学习, 统计推理, 分类算法, 应用机器学习, 模型评估, 功能工程, 数据分析, 数据访问, 预测建模

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3273 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    K

    Kennesaw State University

    用于定义和测量的六西格玛工具

    您将获得的技能: 统计, 数据收集, 精益六西格玛, 利益相关者分析, 改善客户体验, 项目规划, 流程改进, 统计分析, 六西格玛方法, 流程制图, 项目管理, 质量改进, 业务过程

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2585 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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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, 网络模型, 网络分析, 概率与统计, 马尔可夫模型, 决策支持系统, 图论, 自然语言处理, 贝叶斯网络, 概率分布

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1441 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
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    R

    Real Madrid Graduate School Universidad Europea

    Must-Know Concepts - Basic requirements for data analysis

    您将获得的技能: Data Presentation, Matplotlib, Analytics, Probability Distribution, Data Processing, Statistical Methods, Exploratory Data Analysis, Statistical Analysis, Probability, Data Cleansing, Computer Programming Tools, Data Collection, Performance Measurement, Python Programming, Technical Analysis

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    数字化营销

    您将获得的技能: 客户体验战略(CX), 电子邮件营销, 营销分析, 内容营销, 营销, 搜索引擎营销, 商业分析, 案例研究, 营销活动经理, 分析, 数字化营销, 关键词研究, 数字媒体战略, 网络分析, 数据分析, 数据叙事, 营销管理, 营销传播, 数据可视化, 战略传播

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2.3万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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inferential and predictive statistics for business
1…192021…121

总之,以下是 10 最受欢迎的 inferential statistics 课程

  • Investment Risk Management: Coursera
  • 使用电子表格和 SQL 进行数据分析: Meta
  • 数据科学伦理: University of Michigan
  • 为商业决策探索和生成数据: University of Illinois Urbana-Champaign
  • 了解医学研究:你的 Facebook 朋友错了: Yale University
  • 机器学习数学PCA: Imperial College London
  • 数据科学应用统计建模: University of Colorado Boulder
  • IBM 机器学习入门: IBM
  • 用于定义和测量的六西格玛工具: Kennesaw State University
  • 概率图形模型 1:表示法: Stanford University

您可以在 Probability And Statistics 中学到的技能

R 语言程序设计(中文版) (19)
推断 (16)
线性回归 (12)
统计分析 (12)
统计推断 (11)
回归分析 (10)
生物统计学 (9)
贝叶斯定理 (7)
逻辑回归 (7)
概率分布 (7)
贝叶斯统计 (6)
医学统计 (6)

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