À propos de ce cours

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Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Niveau intermédiaire

Sequence in calculus up through Calculus II (preferably multivariate calculus) and some programming experience in R.

Approx. 48 heures pour terminer
Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • Explain why probability is important to statistics and data science.

  • See the relationship between conditional and independent events in a statistical experiment.

  • Calculate the expectation and variance of several random variables and develop some intuition.

Compétences que vous acquerrez

  • Probability
  • central limit theorem
  • continuous random variables
  • Bayes' Theorem
  • discrete random variables
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Offert par

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Université du Colorado à Boulder

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Ce cours fait partie d’un programme diplômant en ligne proposé par Université du Colorado à Boulder. Lorsque vous vous inscrivez à un cours non diplômant pour obtenir des crédits par l’intermédiaire de l’université et que vous terminez ce cours en ligne, il compte comme des heures de crédit en vue d’un diplôme à CU-Boulder. Il vous suffit de candidater par le biais de l’université.

Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

9 heures pour terminer

Descriptive Statistics and the Axioms of Probability

9 heures pour terminer
3 vidéos (Total 51 min), 5 lectures, 3 quiz
Semaine
2

Semaine 2

7 heures pour terminer

Conditional Probability

7 heures pour terminer
2 vidéos (Total 52 min), 1 lecture, 3 quiz
Semaine
3

Semaine 3

8 heures pour terminer

Discrete Random Variables

8 heures pour terminer
4 vidéos (Total 78 min), 1 lecture, 3 quiz
Semaine
4

Semaine 4

9 heures pour terminer

Continuous Random Variables

9 heures pour terminer
4 vidéos (Total 97 min), 2 lectures, 3 quiz

Avis

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À propos du Spécialisation Data Science Foundations: Statistical Inference

Data Science Foundations: Statistical Inference

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