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。

University of Zurich
您将获得的技能: 概率与统计, 应用数学, 描述性统计, 统计, 风险分析, 概率, 金融, 概率分布
初级 · 课程 · 1-3 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 概率与统计, A/B 测试, 统计方法, 数据科学, 模型评估, 抽样(统计), 统计假设检验, 描述性统计, 统计, 统计机器学习, 统计分析, 概率, 统计推理, 贝叶斯统计, 探索性数据分析, 概率分布
中级 · 课程 · 1-4 周

University of Colorado Boulder
您将获得的技能: Estimation, Probability & Statistics, Probability, Markov Model, Statistical Inference, Probability Distribution, Statistical Methods, Statistics, Bayesian Statistics, Applied Mathematics, Sampling (Statistics), Data Analysis, Mathematical Modeling, Descriptive Statistics, Theoretical Computer Science, Statistical Modeling, Data Science, Machine Learning Algorithms, Generative AI Agents, Artificial Intelligence
攻读学位
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

Johns Hopkins University
您将获得的技能: R Programming, Statistical Analysis, Statistical Programming, Data Analysis, Probability, Probability Distribution, Applied Machine Learning, Probability & Statistics, Applied Mathematics, Data Science, Computational Thinking, Simulations
中级 · 课程 · 1-3 个月

Stanford University
您将获得的技能: 数据分析, 抽样(统计), 描述性统计, 统计假设检验, 回归分析, 统计, 统计分析, 统计推理, 数据收集, 概率, 探索性数据分析, 概率分布
初级 · 课程 · 1-3 个月

Arizona State University
您将获得的技能: Statistical Methods, Bayesian Statistics, Statistics, Probability & Statistics, Data Storage Technologies, Analytical Skills, Exploratory Data Analysis, Data Storage, Database Software, Estimation, Data-Driven Decision-Making, Applied Machine Learning, Supervised Learning, Markov Model, Logistic Regression, Statistical Hypothesis Testing, Predictive Modeling, Simulations, Simulation and Simulation Software, Regression Testing
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

University of Colorado Boulder
您将获得的技能: 概率与统计, 相关性分析, 数据分析, 抽样(统计), 统计推理, 统计分析, 概率, 贝叶斯统计, 概率分布
攻读学位
中级 · 课程 · 1-3 个月

Birla Institute of Technology & Science, Pilani
您将获得的技能: Data Analysis, Statistical Analysis, Statistical Modeling, Statistical Methods, Predictive Modeling, Applied Mathematics, Data Visualization
初级 · 课程 · 1-3 个月
University of London
您将获得的技能: 概率与统计, 数据分析, 统计建模, 抽样(统计), 描述性统计, 统计假设检验, 统计推理, 概率, 统计, 数学建模, 风险模型, 数据可视化, 数据驱动的决策制定, 概率分布
初级 · 课程 · 1-3 个月

University of California San Diego
您将获得的技能: 组合学, 计算机编程, 计算思维, 统计, Algorithm, 概率, 计划发展, 算术, 数学建模
初级 · 课程 · 1-3 个月

University of California, Santa Cruz
您将获得的技能: 概率与统计, 时间序列分析和预测, 统计方法, 数据分析, 统计建模, 数据科学, 模型评估, R 语言程序设计(中文版), 数据展示, 技术交流, 统计, 马尔可夫模型, 统计推理, 概率, 统计分析, 统计软件, 概率分布, 预测, 贝叶斯统计, R(软件)
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

Duke University
您将获得的技能: 数据分析, 抽样(统计), R 语言程序设计(中文版), 描述性统计, 概率, 统计推理, 统计, 探索性数据分析, 概率分布, 统计软件, 定量研究, 贝叶斯统计
初级 · 课程 · 1-3 个月
概率是数学的一个分支,涉及事件发生的可能性。它为量化不确定性和基于数据做出明智决策提供了一个框架。理解概率在金融、医疗保健、工程和社会科学等各个领域都至关重要,因为它有助于个人和组织评估风险、预测结果和优化战略。通过掌握 Probability 的原理,您可以提高自己的解析能力,在个人和专业领域做出更好的选择。
Probability 的背景可以打开通往各种职业道路的大门。通常需要扎实了解 Probability 的工作包括数据分析师、统计学家、风险管理师、精算师和 Operator 研究员。此外,金融、保险和医疗保健行业也经常需要能够使用概率 Model 解释数据和评估风险的专业人员。随着各行各业越来越依赖数据驱动的决策,对精通 Probability 的人才的需求也在持续增长。
要想有效地学习Probability,应重点掌握几种关键技能。首先,扎实的基础数学,尤其是代数和微积分,是必不可少的。熟悉统计概念,如 Distribution、均值、Variance 和标准偏差也很重要。此外,培养解析思维和解决问题的能力将有助于您将 Probability 概念应用到实际情况中。熟练掌握 R 或 Python 等编程语言可以进一步提高您分析数据和实施概率模型的能力。
有许多在线课程可用于学习 Probability。一些最佳选择包括《概率与统计基础》专项课程和《使用 R 的概率与数据导论》课程,前者提供了对该主题的全面介绍,后者侧重于使用 R 的实际应用。对于那些寻求高级主题的人,《高级概率与统计方法》课程提供了对复杂概念的深入见解。
是的,您可以通过两种方式免费开始在 Coursera 上学习 Probability:
如果您想继续学习、获得 Probability 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。
要学习 Probability,首先要明确自己的学习目标和想重点学习的具体领域。考虑注册一门符合您兴趣和技能水平的在线课程。使用课程材料、完成练习和参与讨论,以巩固您的理解。此外,练习使用 Probability 概念解决实际问题,以提高您的技能。定期复习和应用所学知识将有助于巩固您的知识。
概率课程涵盖的典型主题包括基本概率概念、随机变量、概率分布、条件概率和大数定律。高级课程可能会探讨贝叶斯概率、马尔可夫链和统计推断等主题。了解这些概念将为您分析不确定性和做出Data-driven 决策打下坚实的基础。
对于培训和提高员工技能而言,《概率与统计基础》专项课程和《工程概率与统计第一部分》等课程是极佳的选择。这些课程涵盖了基本的 Probability 概念及其在各个领域中的应用,适合希望提高解析技能和改善组织决策的专业人士。