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Probability 理论课程

概率论课程可以帮助您学习统计推理、随机变量和概率分布。您可以掌握假设检验、Regression 分析和不确定情况下的决策技能。许多课程都会介绍 R、Python 和 Excel 等工具,这些工具支持分析数据和对现实世界的现象进行建模。您将探索贝叶斯定理、期望值和大数定律等关键主题,所有这些对于金融、工程和人工智能等领域的应用都至关重要。


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    University of Zurich

    概率直观入门

    您将获得的技能: 描述性统计, 概率与统计, 应用数学, 概率分布, 概率, 风险分析, 统计, 金融

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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    University of Colorado Boulder

    Foundations of Probability and Statistics

    您将获得的技能: Probability, Statistical Inference, Estimation, Probability & Statistics, Probability Distribution, Statistical Methods, Statistics, Markov Model, Bayesian Statistics, Data Literacy, Statistical Analysis, Sampling (Statistics), Applied Mathematics, Artificial Intelligence, Generative AI, Data Analysis, Data Science, Theoretical Computer Science, Machine Learning Algorithms, Mathematical Theory & Analysis

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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学的概率与统计

    您将获得的技能: 描述性统计, 概率与统计, 探索性数据分析, 概率分布, A/B 测试, 贝叶斯统计, 统计分析, 抽样(统计), 统计假设检验, 统计建模, 统计推理, 统计机器学习, 概率, 统计可视化, 数据科学

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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    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, 统计分析, 概率分布, 统计方法, 贝叶斯统计, 概率, 人工智能, 数据分析

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    University of Pittsburgh

    Probability Theory and Regression for Predictive Analytics

    您将获得的技能: Probability Distribution, Data Science, Probability & Statistics, Predictive Analytics, Probability, Statistical Modeling, Data Analysis, Regression Analysis, Logistic Regression, Statistical Analysis, Statistical Methods, Statistical Machine Learning, Bayesian Statistics, Statistical Inference, Feature Engineering, Applied Mathematics, Python Programming, Machine Learning, Algorithms

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    Johns Hopkins University

    Foundations of Probability and Random Variables

    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

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    University of California San Diego

    组合学和概率论

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

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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    Stanford University

    博弈论

    您将获得的技能: 图论, 概率分布, 经济学, 贝叶斯统计, 行为经济学, 博弈论, 概率, Algorithm, 数学建模, 解决问题

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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    Arizona State University

    实验设计

    您将获得的技能: 描述性统计, 概率与统计, 回归分析, 统计分析, 概率分布, Variance 分析, 模型评估, 设计策略, 统计方法, 抽样(统计), 分析, 样本量的确定, 统计假设检验, 统计建模, 数据分析, 实验, 数据分析软件, 研究设计, 数学建模, 数据转换

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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    Stanford University

    概率图形模型

    您将获得的技能: 概率与统计, 概率分布, 图论, 模型评估, 网络分析, 贝叶斯网络, 机器学习, 统计方法, 抽样(统计), Machine Learning 方法, 网络模型, 计算思维, 马尔可夫模型, 贝叶斯统计, 统计建模, 统计推理, 决策支持系统, Algorithm, 机器学习算法, 应用机器学习

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    评分, 4.6 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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    Stanford University

    统计入门

    您将获得的技能: 描述性统计, 统计分析, 回归分析, 探索性数据分析, 概率分布, 统计方法, 抽样(统计), 统计建模, 统计假设检验, 定量研究, 统计推理, 统计, 概率, 数据分析

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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    Dartmouth College

    Foundations for Machine Learning

    您将获得的技能: Classification Algorithms

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与 probability theory 相关的搜索

probability theory and regression for predictive analytics
1234…221

总之,以下是 10 最受欢迎的 probability theory 课程

  • 概率直观入门: University of Zurich
  • Foundations of Probability and Statistics: University of Colorado Boulder
  • 机器学习和数据科学的概率与统计: DeepLearning.AI
  • Data Science 和 AI 的概率基础: University of Colorado Boulder
  • Probability Theory and Regression for Predictive Analytics: University of Pittsburgh
  • Foundations of Probability and Random Variables: Johns Hopkins University
  • 组合学和概率论: University of California San Diego
  • 博弈论: Stanford University
  • 实验设计: Arizona State University
  • 概率图形模型: Stanford University

关于 概率论 的常见问题

Probability theory(概率论)是数学的一个分支,涉及对随机现象的分析。它为量化不确定性和根据数据做出明智决策提供了一个框架。理解概率论至关重要,因为它是统计、金融、科学和人工智能等许多领域的基础。通过掌握 Probability 的原理,个人可以更好地分析风险、预测结果,并在个人和职业生活中做出数据驱动的决策。‎

拥有 Probability 理论背景,就能获得各种职业机会。拥有这方面专业知识的专业人士可以从事数据分析师、统计学家、风险管理师、精算师和定量研究员等职位。这些职位通常需要具备解读数据、评估风险和开发预测未来趋势的 Data Model 的能力。金融、医疗保健、技术和学术界等行业都非常重视能够应用 Probability 理论解决复杂问题和加强决策过程的人才。‎

要想有效地学习Probability 理论,应重点掌握几种关键技能。首先,对基础数学,尤其是代数和微积分的扎实理解至关重要。熟悉统计学也很重要,因为概率论与统计方法密切相关。此外,培养分析思维能力将有助于您解析数据并得出有意义的结论。熟练掌握 Python 或 R 等编程语言也会有所裨益,尤其是在数据分析和建模方面的实际应用。‎

对于那些对 Probability 理论感兴趣的人来说,有几门优秀的在线课程可供选择。要想获得全面的介绍,可以考虑《数据科学和 AI 的概率基础》课程,该课程涵盖了基本概念及其在数据科学中的应用。另一个选择是 "Probability Theory and Regression for Prediction Analytics"课程,该课程侧重于在预测建模中使用概率。要想获得更广泛的理解,概率与统计基础专项课程提供了一系列课程,以构建这两个领域的基础知识。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习概率论:

  1. 免费预览 许多概率论课程的第一个 Module。其中包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得 Probability 理论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。‎

学习 Probability 理论可以通过结构化课程、自学和实际应用相结合的方式进行。首先要学习一门入门课程,积累基础知识。利用解释关键概念的教科书和在线资源来补充学习内容。通过解决现实世界中需要应用概率理论的问题或项目来参与实践。加入学习小组或在线论坛也可以通过与 Peer-to-Peer 的讨论和合作加深理解。‎

概率论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、期望值和大数定律。高级课程可能会探讨贝叶斯概率、马尔可夫链和随机过程等主题。此外,许多课程还结合实际应用,展示概率论如何应用于数据科学、金融和工程等领域。‎

要对员工进行概率论方面的培训和技能提升,工程概率与统计第 1 部分和工程概率与统计第 2 部分等课程是极佳的选择。这些课程提供了在工程背景下应用概率概念的实用方法,适合希望提高解析技能的专业人士。此外,"高级概率与统计方法"课程对统计方法提供了更深入的见解,有利于劳动力的培养。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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