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统计课程

统计学课程可以帮助您学习数据分析、概率论、假设检验和 Regression 分析技术。您可以掌握解释 Data Set、做出明智预测和开展调查的技能。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可视化结果。您还将探索描述统计、推断统计和实验设计等关键主题,掌握应对现实世界数据挑战的知识。


热门统计学课程和认证


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    G

    Google

    The Power of Statistics

    您将获得的技能: Sampling (Statistics), Descriptive Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Data Analysis, Probability Distribution, Statistics, Data Science, Statistical Analysis, A/B Testing, Statistical Methods, Probability, Statistical Inference, Statistical Programming, Python Programming, Technical Communication

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学高级统计学

    您将获得的技能: 统计建模, 统计方法, 统计分析, 应用数学, 数据分析, 贝叶斯统计, 概率与统计, 线性代数, 抽样(统计), 数据科学, 回归分析, 统计假设检验, R 语言程序设计(中文版), 预测建模, 数学建模, 概率, 统计推理, 统计, 生物统计学, 概率分布

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    782 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    M

    Macquarie University

    Statistics and Data Analysis with Excel: Advanced

    您将获得的技能: Data-Driven Decision-Making, Microsoft Excel, Forecasting, Regression Analysis, Business Analytics, Statistical Analysis, Data Analysis Software, Time Series Analysis and Forecasting, Analytics, Data Visualization, Statistical Methods, Advanced Analytics, Data Analysis, Statistics, Probability & Statistics, Statistical Inference, Statistical Modeling, Variance Analysis

    4.7
    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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    G

    Google

    Google Advanced Data Analytics

    您将获得的技能: Data Storytelling, Data Visualization, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Sampling (Statistics), Data Presentation, Data Visualization Software, Feature Engineering, Regression Analysis, Descriptive Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Advanced Analytics, Data Analysis, Tableau Software, Data Science, Statistical Analysis, Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Interviewing Skills, Python Programming

    攻读学位

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1万 条评论

    高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

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    E

    ESSEC Business School

    战略商业分析

    您将获得的技能: 数据叙事, 客户分析, 商业分析, 统计分析, 数据分析, 统计方法, 数字化转型, 统计编程, R 语言程序设计(中文版), 案例研究, 预测分析, 分析技能, 解决复杂问题, 信息技术, 同行评审, 企业战略, 预测, 营销分析, 人力资源分析, 高级分析

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    1275 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    Google

    Foundations of Data Science

    您将获得的技能: Data Ethics, Data-Driven Decision-Making, Data Analysis, Analytics, Business Analytics, Data Storytelling, Big Data, Data Science, Communication, Stakeholder Communications, Workflow Management, Project Management, Artificial Intelligence

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

是什么让您今天来到 Coursera?

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    C

    Corporate Finance Institute

    Advanced Tableau

    您将获得的技能: Star Schema, Data Modeling, Tableau Software, Business Intelligence, Extract, Transform, Load, Dashboard, Performance Tuning, Technical Analysis, Data Visualization Software, Data Warehousing, Market Data, Data Transformation, Data Presentation, Investment Banking, Exploratory Data Analysis, Relational Databases, Tree Maps, Interactive Data Visualization, Data Storytelling, Data Visualization

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

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Michigan

    More Applied Data Science with Python

    您将获得的技能: Unsupervised Learning, Data Mining, Social Network Analysis, ChatGPT, Data Processing, Anomaly Detection, Machine Learning Methods, Data Science, Supervised Learning, Machine Learning, Data Analysis, Data Manipulation, Python Programming, Exploratory Data Analysis, Machine Learning Algorithms, Jupyter, Probability Distribution

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    C

    Corporate Finance Institute

    Practical Data Science for Data Analysts

    您将获得的技能: Feature Engineering, Data Import/Export, Matplotlib, Exploratory Data Analysis, Data Science, Regression Analysis, Financial Data, Data Analysis, Business Analytics, Data Cleansing, Data Literacy, Pandas (Python Package), Machine Learning Algorithms, Statistical Visualization, Financial Analysis, Predictive Modeling, Applied Machine Learning, Statistical Modeling, Statistical Analysis, Predictive Analytics

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

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学高级线性模型 1:最小二乘法

    您将获得的技能: 统计建模, 应用数学, 统计分析, 数学建模, 线性代数, 数据科学, 回归分析, R 语言程序设计(中文版), 统计, 高等数学, 预测建模

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    188 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    Modern AI Models for Vision and Multimodal Understanding

    您将获得的技能: Generative Model Architectures, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Unsupervised Learning, Linear Algebra, Supervised Learning

    攻读学位

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    Network Modeling and Analysis in Python

    您将获得的技能: Social Network Analysis, Data Analysis, Python Programming, Jupyter, Probability Distribution

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

与 statistics 相关的搜索

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statistics in psychological research
statistics and applied data analysis
statistics for data science with python
statistics and data analysis with excel: intermediate
1234…6

总之,以下是 10 最受欢迎的 statistics 课程

  • The Power of Statistics: Google
  • 数据科学高级统计学: Johns Hopkins University
  • Statistics and Data Analysis with Excel: Advanced: Macquarie University
  • Google Advanced Data Analytics: Google
  • 战略商业分析: ESSEC Business School
  • Foundations of Data Science: Google
  • Advanced Tableau: Corporate Finance Institute
  • More Applied Data Science with Python: University of Michigan
  • Practical Data Science for Data Analysts: Corporate Finance Institute
  • 数据科学高级线性模型 1:最小二乘法: Johns Hopkins University

关于 统计 的常见问题

统计学是数学的一个分支,涉及数据的收集、分析、Interpretation、呈现和组织。它至关重要,因为它提供了根据数据做出明智决策的工具和方法。在一个越来越以数据为导向的世界里,了解统计学可以让个人和组织识别趋势、做出预测和 Validation 假设。无论是在商业、医疗保健、社会科学还是技术领域,统计学都在指导战略和改善成果方面发挥着至关重要的作用。‎

统计学背景可以为您打开通往各种职业机会的大门。该领域的工作包括数据分析师、统计员、生物统计员、市场研究员和定量分析员。这些职位通常要求具备解释复杂数据 Set 和有效沟通研究结果的能力。此外,金融、医疗保健和技术等行业也越来越多地寻求精通统计学的专业人士来帮助推动决策过程和提高 Operator 的工作效率。‎

要想从事统计工作,您应该掌握一系列技能。关键能力包括熟练掌握统计软件(如 R 或 Python)、扎实理解概率论、数据可视化技术以及解释和交流统计结果的能力。此外,批判性思维和解决问题的能力也必不可少,因为它们能让您以战略思维来进行数据分析。熟悉数据收集方法和 Experimental Design 也是有益的。‎

有许多优秀的在线统计课程,可满足不同层次的专业需求。对于初学者,"Probability 和统计学基础 "专项课程提供了扎实的入门知识。对于那些希望将统计学应用于数据科学的人来说,数据科学是非常值得推荐的:统计与 Machine Learning 专项课程是非常值得推荐的。此外,商业统计与分析专项课程提供了在商业环境中应用统计学的实用技能。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上开始免费学习统计学:

  1. 免费预览 许多统计课程的第一个 Module。其中包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习,获得统计学证书,或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

学习统计可以采用多种方法。首先要确定自己的学习风格,是喜欢结构化课程、实践项目还是自学。Coursera 等在线平台提供了一系列满足不同偏好的课程。参与实践练习,学以致用,并考虑加入学习小组或论坛,与同伴讨论概念。定期练习和实际应用将强化您的理解并建立信心。‎

统计学课程涵盖的典型主题包括描述统计、概率论、推断统计、假设检验、回归分析和数据分析(Data Visualization)。更高级的课程可能会探讨贝叶斯统计、多元分析和统计建模。这些主题为了解如何有效地分析和解释数据奠定了全面的基础,这对于在各个领域做出明智的决策至关重要。‎

对于培训和提高员工技能而言,统计与应用数据分析专项课程等课程尤其有益。该专项课程侧重于统计在现实世界中的实际应用。此外,商业统计与分析专项课程使学员掌握在商业环境中以数据为导向进行决策的基本技能。这些课程可以提高员工的能力,推动组织取得成功。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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