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基础统计学课程

基础统计学课程可以帮助您学习数据收集方法、描述性统计、概率分布和假设检验。您可以培养解释数据 Set、进行调查和执行 Regression 分析的技能。许多课程都会介绍 Excel、R 和 Python 等工具,这些工具支持数据分析和结果的 Visualization。通过应用这些技能和工具,您可以有效地交流研究结果,并根据统计证据做出明智的决策。


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热门基础统计学课程和认证


  • 状态:新
    新
    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

  • 状态:新
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    S

    SAS

    SAS Machine Learning Engineer

    您将获得的技能: Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Data Preprocessing, Exploratory Data Analysis, Logistic Regression, Statistical Machine Learning, Model Evaluation, Supervised Learning, Decision Tree Learning, Probability & Statistics, Statistics, Machine Learning Software, Classification And Regression Tree (CART), Workflow Management, Predictive Modeling, Random Forest Algorithm, Feature Engineering, SAS (Software), Machine Learning, Applied Machine Learning

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

    高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    利用分类和向量空间进行自然语言处理

    您将获得的技能: Machine Learning 方法, 嵌入, 监督学习, 概率与统计, 统计机器学习, 降维, 分类算法, 功能工程, 自然语言处理, 文本挖掘

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4621 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    K

    Kennesaw State University

    六西格玛绿带

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 根源分析, 相关性分析, 精益六西格玛, 统计假设检验, 数据收集, 概率与统计, 团队管理, 精益生产, 流程改进, 质量控制, 统计分析, 回归分析, 精益方法, 六西格玛方法, 统计过程控制, 过程分析, 加工能力, 质量改进, 流程制图

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    4698 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of London

    国际商务基础知识

    您将获得的技能: 竞争分析, 企业战略, 资源分配, 团队管理, 团队建设, 国际金融, 组织结构, 专业网络, 线性代数, 管理培训与发展, 数学建模, 变革管理, 抽样(统计), 语言交流技能, 业务规划, 商业数学, 专业精神, 金融报表, 数据展示, 描述性统计

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2012 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:预览
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    G

    Georgia Institute of Technology

    电子学入门

    您将获得的技能: 半导体, 电子产品, 电子工程, 示意图, 电气工程, 基本电气系统, 工程分析, 电子元件

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2553 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    Imperial College London

    公共卫生 R 中的逻辑回归

    您将获得的技能: 统计建模, 探索性数据分析, 统计, 逻辑回归, R 语言程序设计(中文版), 数据预处理, 概率与统计, 回归分析, 公共卫生, 统计分析, 模型评估, 描述性统计, 预测建模

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:预览
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    D

    Duke University

    行为金融

    您将获得的技能: 消费者行为, 心理学, 概率与统计, 行为经济学, 决策, 风险分析, 金融, 经济学, 财务分析, 财务规划

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    4498 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
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    C

    Coursera

    Evaluate LLMs: Test and Prove Significance

    您将获得的技能: Statistical Visualization, Model Evaluation, Data Presentation, Statistical Hypothesis Testing, Statistical Analysis, Data Storytelling, Large Language Modeling, Statistical Methods, Data-Driven Decision-Making, Matplotlib, Statistical Inference, Jupyter, Probability & Statistics, Experimentation, Performance Metric

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    V

    Vanderbilt University

    面向工程师和科学家的 MATLAB 编程

    您将获得的技能: Algorithm, 数据处理, 面向对象编程(OOP), 数学软件, 散点图, 文件输入/输出, Matlab, ChatGPT, Prompt Engineering, 数据分析, AI 个性化服务, 用户界面(UI), 计算机编程, 应用机器学习, 图像分析, 数字信号处理, 数据可视化软件, 编程原则, 柱状图, 预测建模

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    1.8万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Washington

    机器学习

    您将获得的技能: 计算机视觉, 统计建模, 逻辑回归, 机器学习, 数据预处理, 监督学习, 回归分析, 分类算法, 深度学习, 统计机器学习, 人工智能, 决策树学习, 无监督学习, 功能工程, 应用机器学习, 数据挖掘, 模型评估, 图像分析, 贝叶斯统计, 预测建模

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.6万 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    Imperial College London

    数学在机器学习领域的应用:线性代数

    您将获得的技能: Python 程序设计, Algorithm, 机器学习算法, NumPy, 线性代数, 应用数学, Jupyter

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

1…282930…412

总之,以下是 10 最受欢迎的 basic statistics 课程

  • Detect AI Anomalies: Real-Time Outliers: Coursera
  • SAS Machine Learning Engineer: SAS
  • 利用分类和向量空间进行自然语言处理: DeepLearning.AI
  • 六西格玛绿带: Kennesaw State University
  • 国际商务基础知识: University of London
  • 电子学入门: Georgia Institute of Technology
  • 公共卫生 R 中的逻辑回归: Imperial College London
  • 行为金融: Duke University
  • Evaluate LLMs: Test and Prove Significance: Coursera
  • 面向工程师和科学家的 MATLAB 编程: Vanderbilt University

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