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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。


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热门统计学课程和认证


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    U

    Universidad Nacional Autónoma de México

    Estadística y probabilidad: principios de Inferencia

    您将获得的技能: Statistical Inference, Statistical Hypothesis Testing, Probability Distribution, Sampling (Statistics), Probability & Statistics, Probability, Statistics, Statistical Analysis, Descriptive Statistics

    3.1
    评分, 3.1 星,最高 5 星
    ·
    16 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    N

    New York University

    金融领域的机器学习和强化学习

    您将获得的技能: 决策树学习, 机器学习, 模型评估, Scikit-learn (机器学习库), 张力流, 衍生产品, 马尔可夫模型, 统计方法, 降维, 应用机器学习, 无监督学习, 预测建模, 强化学习, 人工神经网络, 市场流动性, 回归分析, 深度学习, 金融交易, 监督学习, 金融市场

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
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    819 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University at Buffalo

    计算机视觉基础

    您将获得的技能: 计算机视觉, 微积分, 概率与统计, 应用数学, 色彩理论, Matlab, 计算机图形学, Algorithm, 数字信号处理, 图像分析, 人工智能, 增强现实, 计算机编程

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    1818 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of California, Davis

    Tableau 的基本设计原则

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 数据叙事, 数据伦理, 以用户为中心的设计, Tableau 软件, 色彩理论, 设计元素和原则, 人为因素, 数据展示, 数据可视化软件, 数据可视化, 数据分析

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    2042 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Toronto

    自动驾驶汽车的状态估计和定位

    您将获得的技能: 计算机视觉, 数学建模, Machine Learning 方法, 应用数学, 全球定位系统, 控制系统, 线性代数, 机器人, 估算, 深度学习

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

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    Universidad Austral

    Pilares de Marketing Digital

    您将获得的技能: Digital Marketing, Customer Relationship Management, Social Media Marketing, Digital Media Strategy, Social Media Strategy, Marketing Analytics, Marketing Strategies, Web Analytics, Marketing, Sales Process, Business Analytics, Customer Retention, Search Engine Marketing, Customer Engagement, Email Marketing, Search Engine Optimization, Content Performance Analysis, Analytics, Lead Generation, Target Audience

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    2008 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    Imperial College London

    用于深度学习的 TensorFlow 2

    您将获得的技能: 计算机视觉, 迁移学习, 卷积神经网络, 模型部署, 自然语言处理, 数据预处理, 概率分布, 贝叶斯统计, 模型评估, 人工神经网络, 张力流, 数据管道, 应用机器学习, 递归神经网络 (RNN), 生成模型架构, 图像分析, 自动编码器, 深度学习, 监督学习, Keras(神经网络库)

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

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of California San Diego

    组合学和概率论

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数学建模, 组合学, 贝叶斯统计, 算术, 模拟, 统计, 概率分布, Algorithm, 概率

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    生活中的数据科学

    您将获得的技能: 统计建模, 数据管理, 数据科学, 统计推理, 数据驱动的决策制定, 统计, 数据分析, A/B 测试, 统计机器学习, 数据质量, 技术交流, 统计分析

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    2383 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    E

    ESSEC Business School

    战略商业分析基础

    您将获得的技能: 沟通, 商业分析, R 语言程序设计(中文版), 商务, 商业智能, 预测, 统计方法, 战略思维, 数据分析, 信息技术, 统计分析, 预测分析, 数据展示, 数据可视化, 回归分析

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

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    Data Science 和 AI 的概率基础

    您将获得的技能: 概率与统计, 贝叶斯统计, 统计方法, 概率分布, 统计分析, 概率, 人工智能, 数据分析

    攻读学位

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google

    The Nuts and Bolts of Machine Learning

    您将获得的技能: Feature Engineering, Model Evaluation, Applied Machine Learning, Advanced Analytics, Analytics, Statistical Machine Learning, Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Unsupervised Learning, Machine Learning Algorithms, Workflow Management, Data Ethics, Supervised Learning, Data Preprocessing, Random Forest Algorithm, Decision Tree Learning, Verification And Validation, Python Programming, Classification Algorithms, Performance Tuning

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

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

1…262728…121

总之,以下是 10 最受欢迎的 statistics 课程

  • Estadística y probabilidad: principios de Inferencia: Universidad Nacional Autónoma de México
  • 金融领域的机器学习和强化学习: New York University
  • 计算机视觉基础: University at Buffalo
  • Tableau 的基本设计原则: University of California, Davis
  • 自动驾驶汽车的状态估计和定位: University of Toronto
  • Pilares de Marketing Digital: Universidad Austral
  • 用于深度学习的 TensorFlow 2: Imperial College London
  • 组合学和概率论: University of California San Diego
  • 生活中的数据科学: Johns Hopkins University
  • 战略商业分析基础: ESSEC Business School

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