在本模块中，学员将学习使用概率分布函数管理数据。学习者将从应用伯努利分布建立分类数据模型开始，探索用于预测的泊松分布，并利用指数分布和正态分布建立回归模型。

在本课程的第三个模块中，学员将学习在数据可能分布不当的情况下应用中心极限定理。识别和分析样本数据，使用参数和非参数方法处理各种测试案例，以进行假设检验和决策。

在第四个模块中，学习者将通过进行单变量和多变量分析，探索在大型复杂数据集上实施探索性数据分析（EDA）。他们还将学习如何清理和处理数据，以及如何执行特征工程，为分析数据做好准备。

在本模块中，学员将学习如何使用机器学习 Model 从数据中提取洞察力。他们将应用 Regression 和 Classification 算法，然后优化这些模型产生的结果。

本模块旨在评估个人对本课程中涵盖的各种概念和教义的掌握情况。通过关于概率、统计建模和机器学习的综合分级测验来评估您的知识。