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概率课程

Probability 课程可以帮助您学习统计推理、风险评估、假设检验和随机变量的基础知识。您可以掌握解释数据 Distribution、计算期望值以及在各种情况下应用贝叶斯定理的技能。许多课程都会介绍 R、Python 和 Excel 等数据分析工具,以及模拟概率模型和结果可视化的方法。


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    Columbia University

    金融工程与风险管理简介

    您将获得的技能: 金融交易, 精算学, 衍生产品, 风险管理, 股票, 金融服务, 数学建模, 应用数学, 期货交易所, 资本市场, 投资组合管理, 证券交易, 概率, 市场流动性, 金融, 证券(金融), 金融建模, 金融市场, 财务系统, 风险模型

    4.7
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Toronto

    自动驾驶汽车

    您将获得的技能: 数据结构, 系统架构, 计算机视觉, 人工智能, 人工神经网络, Algorithm, 人工智能和机器学习(AI/ML), 模拟, 深度学习, 估算, 控制系统, 自动化, 安全保障, 软件架构, Machine Learning 方法, 情景测试, 图像分析, 模拟和模拟软件, 全球定位系统, 硬件架构

    4.7
    评分, 4.7 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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    E

    Emory University

    管理营销分析中的不确定性

    您将获得的技能: 预测, 营销分析, 决策, 概率分布, 模拟和模拟软件, 统计建模, 概率, 统计, 风险分析, 保险和保修索赔处理, 微软Excel

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    P

    Packt

    Data Science Essentials: Analysis, Statistics, and ML

    您将获得的技能: Plotly, NumPy, Probability & Statistics, Dashboard, Statistics, Pandas (Python Package), Data Analysis, Statistical Analysis, Regression Analysis, Data Manipulation, Python Programming, Analytics, Statistical Methods, Probability, Data Science, Statistical Modeling, Machine Learning, Interactive Data Visualization, Data-Driven Decision-Making, Performance Tuning

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

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    J

    Johns Hopkins University

    Foundational Mathematics for AI

    您将获得的技能: Descriptive Statistics, Linear Algebra, Exploratory Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Data Analysis, Bayesian Statistics, Statistics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Probability, Regression Analysis, Calculus, Statistical Analysis, Advanced Mathematics, Applied Mathematics, Probability Distribution, Mathematical Modeling, Integral Calculus, Algebra, Machine Learning Algorithms

    4.9
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Michigan

    运动表现分析

    您将获得的技能: Python 程序设计, 预测建模, 运动医学, 数据清理, 数据操作, 数据分析, Matplotlib, 统计假设检验, 预测, 监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 回归分析, 分析, 统计方法, 预防伤害, 数据处理, 运动科学, 统计分析, 相关性分析, 应用机器学习

    4.5
    评分, 4.5 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 Toronto

    自动驾驶汽车简介

    您将获得的技能: 系统架构, 数学建模, 安全保障, 计算机硬件, 控制系统, 硬件架构, 自动化, 软件架构, 机械, 模拟和模拟软件

    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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    I

    IBM

    有监督的机器学习:分类

    您将获得的技能: 机器学习算法, 数据清理, 商业分析, 预测建模, 数据操作, 监督学习, 抽样(统计), 机器学习, 回归分析, Scikit-learn (机器学习库), 数据处理, 分类与回归树 (CART), 性能指标, 随机森林算法, 统计建模, 功能工程, 应用机器学习

    4.8
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    AI Workflow: Data Analysis and Hypothesis Testing

    您将获得的技能: Exploratory Data Analysis, Data Presentation, Probability Distribution, Statistical Hypothesis Testing, Data Visualization Software, Data Analysis, Data Science, Probability & Statistics, Statistical Analysis, Jupyter, Matplotlib, Data Cleansing, Pandas (Python Package), Statistical Inference, Statistics, Data Quality, Data Manipulation, Python Programming, Machine Learning

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google Cloud

    交易、机器学习和 GCP 简介

    您将获得的技能: 定量研究, 机器学习算法, Google 云端平台, 金融交易, 时间序列分析和预测, 预测, 机器学习, 人工神经网络, 监督学习, 回归分析, 人工智能和机器学习(AI/ML), 证券交易, 深度学习, 统计机器学习, 技术分析, 金融, 金融建模, 应用机器学习, 财务预测

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

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    S

    Sungkyunkwan University

    机器学习基础

    您将获得的技能: Python 程序设计, 机器学习算法, 数据分析, 监督学习, 机器学习, Scikit-learn (机器学习库), 统计方法, 回归分析, 概率, 应用机器学习, 线性代数

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    IBM

    有监督的机器学习:回归

    您将获得的技能: 预测建模, Scikit-learn (机器学习库), 机器学习, 监督学习, 回归分析, 数据处理, 统计分析, 性能指标, 分类与回归树 (CART), 应用机器学习, 功能工程, 统计建模

    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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总之,以下是 10 最受欢迎的 probability 课程

  • 金融工程与风险管理简介: Columbia University
  • 自动驾驶汽车: University of Toronto
  • 管理营销分析中的不确定性: Emory University
  • Data Science Essentials: Analysis, Statistics, and ML: Packt
  • Foundational Mathematics for AI: Johns Hopkins University
  • 运动表现分析: University of Michigan
  • 自动驾驶汽车简介: University of Toronto
  • 有监督的机器学习:分类: IBM
  • AI Workflow: Data Analysis and Hypothesis Testing: IBM
  • 交易、机器学习和 GCP 简介: Google Cloud

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