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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。


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热门应用统计学课程和认证


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    J

    Johns Hopkins University

    神经科学与神经成像

    您将获得的技能: 网络分析, 实验, 统计分析, 放射科, 放射诊断学, 分析技能, 医学影像, X 射线计算机断层扫描, 生物医学技术, 高级分析, 数据操作, 数据处理, 数据分析, 图像分析, R 语言程序设计(中文版), 磁共振成像, 统计, 研究设计, 解剖学, 神经学

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    3308 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    S

    Stanford University

    博弈论

    您将获得的技能: 经济学, 图论, 战略决策, Algorithm, 贝叶斯统计, 数学建模, 概率, 解决问题, 行为经济学, 博弈论, 马尔可夫模型

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4895 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    P

    Packt

    Excel Functions and Formulas

    您将获得的技能: Excel Formulas, Microsoft Excel, Spreadsheet Software, Pivot Tables And Charts, Statistical Analysis, Data Manipulation, Descriptive Statistics, Data Analysis, Data Cleansing, Data Presentation

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    自然语言处理

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 分类算法, 迁移学习, Algorithm, Machine Learning 方法, 自然语言处理, 张力流, Keras(神经网络库), 递归神经网络 (RNN), 深度学习, 统计机器学习, 数据预处理, 人工神经网络, 功能工程, 应用机器学习, 嵌入, 文本挖掘, 监督学习, 马尔可夫模型, 降维

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    6163 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • D

    DeepLearning.AI

    生产中的 Machine Learning

    您将获得的技能: 模型部署, Data Validation, 数据管道, MLOps(机器学习 Operator), 云部署, 数据质量, 机器学习, 持续监测, 数据预处理, 应用机器学习, 模型评估, 功能工程, 持续部署, 调试

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    3343 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    Dartmouth College

    Foundations for Machine Learning

    您将获得的技能: Classification Algorithms

    攻读学位

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Michigan

    How to Describe Data

    您将获得的技能: Histogram, Data Visualization, Data Literacy, Data Presentation, Descriptive Statistics, Data Storytelling, Statistics, Data Analysis, Statistical Visualization, Sampling (Statistics), Data Validation

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    R

    Real Madrid Graduate School Universidad Europea

    How Did We Get Here?The Development of Analytics in Football

    您将获得的技能: Analytics, Performance Analysis, Descriptive Analytics, Business Analytics, Data-Driven Decision-Making, Data Analysis, Media and Communications, Analysis, Predictive Analytics, Performance Measurement, Data Collection, Small Data, Big Data, Spatial Analysis, Research, Performance Reporting, Learning Styles, Innovation, Leadership, Communication

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Coursera

    Detect AI Anomalies: Real-Time Outliers

    您将获得的技能: Anomaly Detection, MLOps (Machine Learning Operations), Event Monitoring, Continuous Monitoring, System Monitoring, Unsupervised Learning, Threat Detection, Statistical Analysis, Exploratory Data Analysis, Trend Analysis, Real Time Data, Statistical Methods, Performance Tuning, Time Series Analysis and Forecasting

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • I

    IBM

    使用 Apache Spark 在大数据上进行可扩展机器学习

    您将获得的技能: 描述性统计, 数据存储技术, PySpark, 分布式计算, Machine Learning 方法, 数据存储, Apache Spark, 数据科学, 数据预处理, 机器学习, 模型评估, 应用机器学习, 大数据, 统计方法, 机器学习算法, 数据处理

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    A

    Arizona State University

    实验设计

    您将获得的技能: 统计假设检验, 描述性统计, 回归分析, 统计建模, 概率与统计, 数据转换, 设计策略, 实验, 统计分析, 分析, 数学建模, 数据分析, Variance 分析, 数据分析软件, 统计方法, 研究设计, 抽样(统计), 样本量的确定, 概率分布, 模型评估

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

1…242526…225

总之,以下是 10 最受欢迎的 applied statistics 课程

  • 神经科学与神经成像: Johns Hopkins University
  • 博弈论: Stanford University
  • Excel Functions and Formulas: Packt
  • 自然语言处理: DeepLearning.AI
  • 生产中的 Machine Learning: DeepLearning.AI
  • Foundations for Machine Learning: Dartmouth College
  • How to Describe Data: University of Michigan
  • How Did We Get Here?The Development of Analytics in Football: Real Madrid Graduate School Universidad Europea
  • Detect AI Anomalies: Real-Time Outliers: Coursera
  • 使用 Apache Spark 在大数据上进行可扩展机器学习: IBM

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