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  • Probability Theory

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。


热门概率论课程和认证


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

    攻读学位

    4.5
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Zurich

    概率直观入门

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

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    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    Johns Hopkins University

    Foundations of Probability and Random Variables

    您将获得的技能: R Programming, Statistical Analysis, Combinatorics, Data Analysis, Probability, Statistics, Probability Distribution, Probability & Statistics, Bayesian Statistics, Applied Mathematics, Data Science, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Simulations

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学的概率与统计

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

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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    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

    攻读学位

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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    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, Statistical Analysis, Statistical Methods, Statistical Machine Learning, Bayesian Statistics, Statistical Inference, Feature Engineering, Applied Mathematics, Python Programming, Machine Learning, Algorithms

    攻读学位

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    S

    Stanford University

    博弈论

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

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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: 概率与统计, 概率分布, 描述性统计, 数学建模, 回归分析, 质量控制, 统计分析, 分析, 统计方法, 样本量的确定, 数据转换, 设计策略, 统计假设检验, 统计建模, 实验, 数据分析软件, 数据分析, Variance 分析, 研究设计, 统计软件

    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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    Stanford University

    统计入门

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

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    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 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, 机器学习算法, 概率分布, 测试数据, 贝叶斯网络, 抽样(统计), 非结构化数据, 机器学习, 决策支持系统, 图论, 计算思维, 应用机器学习, 统计方法, 自然语言处理, Algorithm, 马尔可夫模型, 统计建模, 统计推理, 网络模型, 网络分析

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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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    University of California San Diego

    组合学和概率论

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

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    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    Johns Hopkins University

    Data Science Decisions in Time

    您将获得的技能: Precision Medicine, Game Theory, Reinforcement Learning, Data-Driven Decision-Making, Clinical Trials, Bioinformatics, Data Analysis, Image Analysis, Analytics, Markov Model, Bayesian Statistics, Time Series Analysis and Forecasting, Data Science, Predictive Analytics, Strategic Decision-Making, Anomaly Detection, Probability Distribution, Cybersecurity, Statistical Analysis, Machine Learning Methods

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probability theory and regression for predictive analytics
1234…208

总之,以下是 10 最受欢迎的 probability theory 课程

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

关于 概率论 的常见问题

概率论是数学领域的一个分支,主要分析随机或不确定的分布和现象。 它不会从提供的数据中预测具体结果,但会告诉分析师几种不同的潜在结果。 它通过应用数学公式来预测信息可能带来的结果。 概率论提供了一个科学过程,可用来对最有可能发生的结果或事件进行有根据的猜测。 ‎

学习概率论非常重要,因为它有助于提高您的批判性思维能力。 它还可以帮助您做出更好的决策,帮助您控制潜在的结果和风险。 这对您的职业生涯和日常生活都大有裨益。 如果你对科学职业感兴趣,概率论是科学推理的重要组成部分,在你的职业生涯中会经常用到。 这也是一个值得学习和与同行讨论的有趣话题。 ‎

在 Coursera 上学习在线课程可以帮助您学习概率论,因为它按照逻辑顺序展示了学习过程的每一步,您可以从初级课程通过中级和高级课程。 如果您已经对数据科学和高级数学技能有所了解,您就可以直接进入所需的课程,提升或刷新您的技能。 您还可以按照自己的节奏学习课程,因此不会感到匆忙,而且可以确保在学习下一个概念之前对每个概念都有扎实的理解。 ‎

如果你是一个喜欢数学的高度分析型人才,概率论可能会适合你。 如果您的目标是从事数据科学、统计分析或数据处理领域的工作,那么它也非常适合您。 此外,如果您想从事金融或高级会计工作,这也是一个有用的学习领域。 ‎

在线概率论课程为您提供了一种方便灵活的方式来增强知识或学习新的概率论技能。 从顶尖大学和行业领导者提供的各种概率论课程中选择适合不同技能水平的课程。 ‎

要想提高员工在概率论方面的技能,选择一门符合他们当前能力和学习目标的课程至关重要。 我们的 "技能仪表板 "是一个非常有价值的工具,可用于确定技能差距并选择最合适的课程以有效提高技能。 如需全面了解我们的课程如何让您的员工受益,请浏览我们提供的企业解决方案。 点击此处了解更多有关Coursera for Business 定制课程的信息。 ‎

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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