- Inference
- Statistics
- Data Science
- Probability
- central limit theorem
- continuous random variables
- Bayes' Theorem
- discrete random variables
Spécialisation Data Science Foundations: Statistical Inference
Build Your Statistical Skills for Data Science. Master the Statistics Necessary for Data Science
3 672 déjà inscrits
Offert par
Possibilité d'obtention de crédit pour le diplôme Master of Science in Data Science
Université du Colorado à Boulder
Spécialisation Data Science Foundations: Statistical InferenceUniversité du Colorado à BoulderCe 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.
Identify characteristics of “good” estimators and be able to compare competing estimators.
Compétences que vous acquerrez
À propos de ce Spécialisation
4 955 consultations récentes
This program is designed to provide the learner with a solid foundation in probability theory to prepare for the broader study of statistics. It will also introduce the learner to the fundamentals of statistics and statistical theory and will equip the learner with the skills required to perform fundamental statistical analysis of a data set in the R programming language.
This specialization can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s Master of Science in Data Science (MS-DS) degree offered on the Coursera platform. The MS-DS is an interdisciplinary degree that brings together faculty from CU Boulder’s departments of Applied Mathematics, Computer Science, Information Science, and others. With performance-based admissions and no application process, the MS-DS is ideal for individuals with a broad range of undergraduate education and/or professional experience in computer science, information science, mathematics, and statistics. Learn more about the MS-DS program at https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.
Logo adapted from photo by Christopher Burns on Unsplash.
Projet d'apprentissage appliqué
Learners will practice new probability skills. including fundamental statistical analysis of data sets, by completing exercises in Jupyter Notebooks. In addition, learners will test their knowledge by completing benchmark quizzes throughout the courses.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
Cours en ligne à 100 %
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Planning flexible
Définissez et respectez des dates limites flexibles.
Niveau intermédiaire
Sequence in calculus up through Calculus II (preferably multivariate calculus) and some programming experience in R.
Approximativement 4 mois pour terminer
Rythme recommandé de 7 heures/semaine
Anglais
Sous-titres : Anglais
Certificat partageable
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Planning flexible
Définissez et respectez des dates limites flexibles.
Niveau intermédiaire
Sequence in calculus up through Calculus II (preferably multivariate calculus) and some programming experience in R.
Approximativement 4 mois pour terminer
Rythme recommandé de 7 heures/semaine
Anglais
Sous-titres : Anglais
Comment fonctionne la Spécialisation
Suivez les cours
Une Spécialisation Coursera est une série de cours axés sur la maîtrise d'une compétence. Pour commencer, inscrivez-vous directement à la Spécialisation ou passez en revue ses cours et choisissez celui par lequel vous souhaitez commencer. Lorsque vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Il est possible de terminer seulement un cours : vous pouvez suspendre votre formation ou résilier votre abonnement à tout moment. Rendez-vous sur votre tableau de bord d'étudiant pour suivre vos inscriptions aux cours et vos progrès.
Projet pratique
Chaque Spécialisation inclut un projet pratique. Vous devez réussir le(s) projet(s) pour terminer la Spécialisation et obtenir votre Certificat. Si la Spécialisation inclut un cours dédié au projet pratique, vous devrez terminer tous les autres cours avant de pouvoir le commencer.
Obtenir un Certificat
Lorsque vous aurez terminé tous les cours et le projet pratique, vous obtiendrez un Certificat que vous pourrez partager avec des employeurs éventuels et votre réseau professionnel.
Cette Spécialisation compte 3 cours
Probability Theory: Foundation for Data Science
69 évaluations
Understand the foundations of probability and its relationship to statistics and data science. We’ll learn what it means to calculate a probability, independent and dependent outcomes, and conditional events. We’ll study discrete and continuous random variables and see how this fits with data collection. We’ll end the course with Gaussian (normal) random variables and the Central Limit Theorem and understand its fundamental importance for all of statistics and data science.
Statistical Inference for Estimation in Data Science
26 évaluations
This course introduces statistical inference, sampling distributions, and confidence intervals. Students will learn how to define and construct good estimators, method of moments estimation, maximum likelihood estimation, and methods of constructing confidence intervals that will extend to more general settings.
Statistical Inference and Hypothesis Testing in Data Science Applications
12 évaluations
This course will focus on theory and implementation of hypothesis testing, especially as it relates to applications in data science. Students will learn to use hypothesis tests to make informed decisions from data. Special attention will be given to the general logic of hypothesis testing, error and error rates, power, simulation, and the correct computation and interpretation of p-values. Attention will also be given to the misuse of testing concepts, especially p-values, and the ethical implications of such misuse.
Offert par
Université du Colorado à Boulder
CU-Boulder is a dynamic community of scholars and learners on one of the most spectacular college campuses in the country. As one of 34 U.S. public institutions in the prestigious Association of American Universities (AAU), we have a proud tradition of academic excellence, with five Nobel laureates and more than 50 members of prestigious academic academies.
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Foire Aux Questions
Quelle est la politique de remboursement ?
Puis-je m'inscrire à un seul cours ?
Une aide financière est-elle possible ?
Puis-je suivre le cours gratuitement ?
Ce cours est-il vraiment accessible en ligne à 100 % ? Dois-je assister à certaines activités en personne ?
Quelle est la durée nécessaire pour terminer la Spécialisation ?
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis la Spécialisation ?
What will I be able to do upon completing the Specialization?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.
