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Data Science 统计学在线课程

掌握数据科学应用的统计学。学习统计技术、数据分析和机器学习模型。

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探索 Data Science 统计学课程目录

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    使用 Python 进行数据科学统计

    您将获得的技能: Matplotlib, 数据科学, 统计方法, 探索性数据分析, 数据分析, 回归分析, 相关性分析, 统计假设检验, 统计, 科学可视化, 描述性统计, 概率与统计, 数据可视化, 概率分布, 统计分析, Pandas(Python 软件包), 概率, Jupyter

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    446 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:预览
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    S

    Stanford University

    统计入门

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

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4206 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    J

    Johns Hopkins University

    数据科学高级统计学

    您将获得的技能: 数据分析, 应用数学, 贝叶斯统计, 数据科学, 回归分析, R 语言程序设计(中文版), 统计建模, 抽样(统计), 统计假设检验, 统计方法, 统计, 线性代数, 数学建模, 预测建模, 概率, 统计推理, 概率分布, 统计分析, 生物统计学, 概率与统计

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

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    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: 探索性数据分析, 贝叶斯统计, 数据科学, A/B 测试, 抽样(统计), 统计假设检验, 统计可视化, 概率与统计, 统计机器学习, 概率, 概率分布, 统计推理, 描述性统计, 统计分析

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Michigan

    用 Python 进行统计

    您将获得的技能: Matplotlib, 数据分析, 回归分析, 贝叶斯统计, 统计, 抽样(统计), 统计建模, 统计可视化, 统计假设检验, Python 程序设计, 统计分析, 统计方法, 数据可视化软件, 统计推理, 数据可视化, 统计编程, 统计软件, 预测建模, 概率与统计, Jupyter

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3316 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Probability and Statistics

    您将获得的技能: Data Analysis, Statistical Analysis, Analytics, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Applied Mathematics, Data Visualization

    初级 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:免费试用
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    G

    Google

    The Power of Statistics

    您将获得的技能: Sampling (Statistics), Descriptive Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Data Analysis, Probability Distribution, Statistics, Data Science, Statistical Analysis, A/B Testing, Statistical Methods, Probability, Statistical Inference, Statistical Programming, Python Programming, Technical Communication

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

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:统计与机器学习

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

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    7172 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学数学

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

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2930 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM 数据科学

    您将获得的技能: 交互式数据可视化, 探索性数据分析, 数据分析, 数据整理, 数据清理, 数据扫盲, 监督学习, 专业网络, 数据导入/导出, 仪表板, 数据可视化软件, SQL, 同行评审, 无监督学习, 生成式人工智能, 数据转换, 数据可视化, 功能工程, Plotly, Jupyter

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    15万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    用于数据科学、人工智能和开发的 Python

    您将获得的技能: 数据结构, 数据分析, 面向对象编程(OOP), 计算机编程, 数据操作, NumPy, JSON, 数据导入/导出, 自动化, 网页抓取, 编程原则, 应用编程接口 (API), Python 程序设计, 还原式 API, 数据处理, Pandas(Python 软件包), 脚本, Jupyter

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera Project Network

    Statistics For Data Science

    您将获得的技能: Correlation Analysis, Probability & Statistics, Statistics, Statistical Analysis, Data Analysis, Data Science, Probability Distribution, Descriptive Statistics, Statistical Inference

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
    ·
    36 条评论

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

Data Science 统计学学习者还搜索

数据分析统计
统计
R 统计
用于统计的 Python
数据建模
应用统计
初级统计
统计项目
1234…834

总之,以下是 10 最受欢迎的 statistics for data science 课程

  • 使用 Python 进行数据科学统计: IBM
  • 统计入门: Stanford University
  • 数据科学高级统计学: Johns Hopkins University
  • 机器学习和数据科学的概率与统计: DeepLearning.AI
  • 用 Python 进行统计: University of Michigan
  • Probability and Statistics: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • The Power of Statistics: Google
  • 数据科学:统计与机器学习: Johns Hopkins University
  • 机器学习和数据科学数学: DeepLearning.AI
  • IBM 数据科学: IBM

关于 数据科学所需的统计学 的常见问题

数据科学统计是指用于分类、分析、解释和展示数据的数学分析。 它包括概率分布、回归、取样过多或过少等概念。 描述性统计根据数据集的特征(如正态分布、中心倾向、变异性和标准偏差)来组织数据。 推断统计结合使用概率理论来推断数据集的特征。 ‎

学习数据科学统计可以获得数据科学和相关领域的就业机会。 随着企业越来越依赖数据做出决策,他们倾向于寻找了解如何使用数据并将其呈现给利益相关者的分析师。 学习数据科学统计也能获得不错的薪水。 美国劳工统计局的数据显示,截至 2020 年,美国计算机和信息研究科学家的薪酬中位数为122,840 美元,就业市场依然看好。 数学家和统计学家的就业前景相似,年薪中位数为92,030 美元。 ‎

数据分析、数据架构师、数据科学家和信息官员在日常工作中通常会使用数据科学统计。 数据科学是一个广泛的领域,统计学在其他需要分析和展示数据的工作中也很有用。 其中包括数据仓库分析师、数据可视化开发人员、数据库管理员和机器学习工程师。 其他相关领域包括为大学和企业工作的金融分析师、教师和研究人员。 ‎

通过在线课程,您可以学习数据科学统计的基础知识,包括统计人员在工作中使用的理论和技术。 有些课程探讨贝叶斯定理和概率论等基本概念。 还有人介绍了计算和评估数据集的方法。 您可以温习统计人员使用的程序知识,如 Excel 和 Python,或研究统计在特定领域的应用。 ‎

数据科学统计学在线课程提供了一种方便灵活的方式来提高您的知识或学习新的数据科学统计学技能。 从顶尖大学和行业领导者提供的各种数据科学统计学课程中选择适合不同技能水平的课程。 ‎

当您希望提高员工在数据科学统计方面的技能时,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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