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因果推理课程

因果推论课程可以帮助您学习统计技术、实验设计和观察研究方法。您可以掌握识别因果关系、分析 Data Set 和解释结果的技能,为决策提供依据。许多课程都会介绍 R、Python 等工具以及进行因果分析的专项软件,使您能够在公共卫生、经济学和社会科学等现实世界中应用这些技能。


热门因果推理课程和认证


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    D

    Duke University

    逻辑与批判性思维入门

    您将获得的技能: 演绎推理, 统计推理, 口头表达, 批判性思维, 案例研究, 分析, 信息架构, 概率, 相关性分析, 科学方法, 业务沟通, 抽样(统计), 写作, 逻辑推理, 研究, 概率与统计, 互动学习, 说服沟通, 图表设计, 沟通

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    3661 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    A

    Arizona State University

    Probability, Statistical Inference and Regression Analysis

    您将获得的技能: Probability & Statistics, Analytical Skills, Exploratory Data Analysis, Estimation, Logistic Regression

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Pittsburgh

    Mathematical Foundations for Data Science and Analytics

    您将获得的技能: Statistical Analysis, NumPy, Probability Distribution, Matplotlib, Statistics, Pandas (Python Package), Data Science, Probability & Statistics, Probability, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Data Analysis, Linear Algebra, Predictive Analytics, Statistical Methods, Mathematics and Mathematical Modeling, Applied Mathematics, Python Programming, Machine Learning, Logical Reasoning

    攻读学位

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:统计与机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 回归分析, 统计推理, 闪亮(R 套件), 交互式数据可视化, GitHub, 数据展示, 统计分析, 统计机器学习, 统计假设检验, R 语言程序设计(中文版), 统计建模, 预测建模, 探索性数据分析, Rmarkdown, 数据可视化, Plotly, 机器学习算法, Model Evaluation, 概率与统计

    4.4
    评分, 4.4 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

    公共卫生生物统计学

    您将获得的技能: 描述性统计, 统计, 统计分析, 统计推理, 回归分析, 流行病学, 公共卫生, 统计假设检验, 抽样(统计), 预测建模, 统计可视化, 逻辑回归, 统计建模, 高级分析, 定量研究, 概率与统计, 统计方法, 科学方法, 概率分布, 生物统计学

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 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, 应用数学, 数据建模, 统计推理, 统计分析, 回归分析, 贝叶斯统计, 数学建模, 统计假设检验, 抽样(统计), 数据科学, 线性代数, 概率, 统计建模, 统计方法, 概率与统计, R 语言程序设计(中文版), 数据分析, 概率分布, 生物统计学

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

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学数学

    您将获得的技能: 应用数学, 描述性统计, 机器学习, A/B 测试, 统计推理, 数据预处理, 微积分, 统计分析, 概率, 统计假设检验, 降维, 贝叶斯统计, 线性代数, 抽样(统计), 数值分析, 机器学习算法, Machine Learning 方法, 概率分布, 概率与统计, NumPy

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    M

    Meta

    Meta Marketing Science Certification Prep

    您将获得的技能: Marketing Analytics, Bayesian Statistics, Descriptive Statistics, Marketing Effectiveness, Statistical Hypothesis Testing, A/B Testing, Target Audience, Marketing Strategies, Statistical Inference, Sampling (Statistics), Data Collection, Data Modeling, Statistics, Advertising Campaigns, Campaign Management, Data Presentation, Marketing, Analytics, Performance marketing, Web Analytics

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM 机器学习入门

    您将获得的技能: 机器学习, 统计推理, 数据预处理, 异常检测, 回归分析, 无监督学习, 监督学习, 分类算法, 统计假设检验, 数据访问, 逻辑回归, 预测建模, 探索性数据分析, 应用机器学习, 功能工程, 机器学习算法, Model Evaluation, 降维, Scikit-learn (机器学习库), 统计方法

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    C

    Coursera

    Optimize AI Inference Speed & Accuracy

    您将获得的技能: Model Deployment, Benchmarking, Process Optimization, Cloud Deployment, Model Evaluation, Network Performance Management, Convolutional Neural Networks, Keras (Neural Network Library), Network Model, Project Performance

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    Duke University

    使用 R 进行数据分析

    您将获得的技能: 统计, 统计推理, 回归分析, R(软件), 统计分析, 概率, 同行评审, 统计假设检验, 抽样(统计), 统计建模, R 语言程序设计(中文版), 贝叶斯统计, 探索性数据分析, 统计报告, 数据分析软件, 数据可视化, 概率与统计, 概率分布, 统计方法, 数据分析

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

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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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  • 逻辑与批判性思维入门: Duke University
  • Probability, Statistical Inference and Regression Analysis: Arizona State University
  • Mathematical Foundations for Data Science and Analytics: University of Pittsburgh
  • 数据科学:统计与机器学习: Johns Hopkins University
  • 公共卫生生物统计学: Johns Hopkins University
  • 数据科学高级统计学: Johns Hopkins University
  • 机器学习和数据科学数学: DeepLearning.AI
  • Meta Marketing Science Certification Prep: Meta
  • IBM 机器学习入门: IBM
  • Optimize AI Inference Speed & Accuracy: Coursera

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