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    • Statistics For Data Science
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    「statistics for data science」の1033件の結果

    • 無料

      Stanford University

      Stanford University

      Introduction to Statistics

      習得できるスキル: Probability & Statistics, Basic Descriptive Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Statistical Inference, Econometrics, Statistical Analysis, Inference, Bayesian Statistics, Markov Model, Experiment, Machine Learning, Regression, Correlation And Dependence, General Statistics, Probability Distribution, Analysis, Data Analysis, Hypothesis Testing, Statistical Tests

      4.5

      (1.1k件のレビュー)

      Beginner · Course

    • University of Michigan

      University of Michigan

      Statistics with Python

      習得できるスキル: Basic Descriptive Statistics, Bayesian Statistics, Business Analysis, Computer Programming, Correlation And Dependence, Data Analysis, Data Visualization, Econometrics, Experiment, General Statistics, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Plot (Graphics), Probability & Statistics, Programming Principles, Python Programming, Regression, Statistical Analysis, Statistical Programming, Statistical Tests, Statistical Visualization

      4.6

      (2.8k件のレビュー)

      Beginner · Specialization

    • Johns Hopkins University

      Johns Hopkins University

      Data Science: Statistics and Machine Learning

      習得できるスキル: Algorithms, Analysis, Applied Machine Learning, Business Analysis, Data Analysis, Data Visualization, Econometrics, General Statistics, Interactive Data Visualization, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Modeling, Natural Language Processing, Plot (Graphics), Probability & Statistics, Probability Distribution, R Programming, Randomness, Regression, Regression Analysis, Statistical Analysis, Statistical Programming, Statistical Tests, Theoretical Computer Science

      4.4

      (7k件のレビュー)

      Intermediate · Specialization

    • IBM

      IBM

      Statistics for Data Science with Python

      習得できるスキル: Probability & Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Data Visualization, Hypothesis, Statistical Analysis, Plot (Graphics), Basic Descriptive Statistics, Business Analysis, Statistical Tests, General Statistics, Analysis, Statistical Visualization, Regression, Data Analysis, Probability Distribution

      4.6

      (212件のレビュー)

      Mixed · Course

    • 無料

      Duke University

      Duke University

      Data Science Math Skills

      習得できるスキル: Graph Theory, Theoretical Computer Science, Probability & Statistics, Data Visualization, Probability Distribution, Mathematical Theory & Analysis, Mathematics, Plot (Graphics), General Statistics, Probability, Computational Logic, Algebra, Bayesian Statistics, Bayesian

      4.5

      (10.3k件のレビュー)

      Beginner · Course

    • Imperial College London

      Imperial College London

      Mathematics for Machine Learning

      習得できるスキル: Algebra, Algorithms, Analysis, Artificial Neural Networks, Basic Descriptive Statistics, Calculus, Computer Programming, Data Analysis, Deep Learning, Differential Equations, General Statistics, Linear Algebra, Linear Regression, Linearity, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Mathematical Optimization, Mathematical Theory & Analysis, Mathematics, Probability & Statistics, Probability Distribution, Python Programming, Regression, Statistical Programming, Theoretical Computer Science

      4.6

      (12.8k件のレビュー)

      Beginner · Specialization

    • Placeholder
      Johns Hopkins University

      Johns Hopkins University

      Advanced Statistics for Data Science

      習得できるスキル: Artificial Neural Networks, Bayesian Statistics, Biostatistics, Calculus, Dimensionality Reduction, Econometrics, Experiment, General Statistics, Linear Algebra, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Mathematics, Probability & Statistics, Probability Distribution, Regression, Statistical Machine Learning, Statistical Tests

      4.4

      (657件のレビュー)

      Advanced · Specialization

    • Placeholder
      Duke University

      Duke University

      Data Analysis with R

      習得できるスキル: Analysis, Bayesian Statistics, Business Analysis, Data Analysis, Data Mining, Data Visualization, Econometrics, Experiment, Exploratory Data Analysis, General Statistics, Inference, Linearity, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Mathematics, Modeling, Plot (Graphics), Probability & Statistics, Probability Distribution, R Programming, Regression, Statistical Analysis, Statistical Programming, Statistical Tests

      4.7

      (6.6k件のレビュー)

      Beginner · Specialization

    • Placeholder
      Google

      Google

      Google Data Analytics

      習得できるスキル: Algorithms, Analysis, Application Development, Big Data, Budget Management, Business Analysis, Business Communication, Change Management, Cloud Computing, Communication, Computational Logic, Computer Networking, Computer Programming, Computer Programming Tools, Cryptography, Data Analysis, Data Analysis Software, Data Management, Data Mining, Data Model, Data Structures, Data Visualization, Data Visualization Software, Database Administration, Database Design, Databases, Decision Making, Design and Product, Entrepreneurship, Extract, Transform, Load, Feature Engineering, Finance, Financial Analysis, General Statistics, Interactive Data Visualization, Leadership and Management, Machine Learning, Mathematical Theory & Analysis, Mathematics, Network Security, Other Programming Languages, Plot (Graphics), Privacy, Probability & Statistics, Problem Solving, Product Design, Programming Principles, Project Management, R Programming, Research and Design, SQL, Security Engineering, Security Strategy, Small Data, Software Engineering, Software Security, Spreadsheet Software, Statistical Analysis, Statistical Programming, Storytelling, Strategy and Operations, Theoretical Computer Science, Visual Design

      4.8

      (63.9k件のレビュー)

      Beginner · Professional Certificate

    • Placeholder
      Johns Hopkins University

      Johns Hopkins University

      Advanced Linear Models for Data Science 1: Least Squares

      習得できるスキル: Probability & Statistics, General Statistics, Dimensionality Reduction, Linear Algebra, Econometrics, Probability Distribution, Machine Learning, Artificial Neural Networks, Mathematics, Statistical Machine Learning, Analysis, Linearity, Experiment, Machine Learning Algorithms, Regression

      4.4

      (166件のレビュー)

      Advanced · Course

    • Placeholder
      University of California, Davis

      University of California, Davis

      Learn SQL Basics for Data Science

      習得できるスキル: Analysis, Apache, Basic Descriptive Statistics, Big Data, Computer Programming, Data Management, Databases, General Statistics, Leadership and Management, Machine Learning, Probability & Statistics, Python Programming, SQL, Statistical Programming

      4.6

      (13.5k件のレビュー)

      Beginner · Specialization

    • Placeholder
      Johns Hopkins University

      Johns Hopkins University

      Data Science: Foundations using R

      習得できるスキル: Application Development, Business Analysis, Computer Programming, Data Analysis, Data Clustering Algorithms, Data Management, Data Visualization, Exploratory Data Analysis, Extract, Transform, Load, Knitr, Plot (Graphics), Probability & Statistics, R Programming, Software, Software Engineering Tools, Statistical Programming

      4.6

      (46.5k件のレビュー)

      Beginner · Specialization

    statistics for data scienceに関連する検索

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    1234…84

    要約して、statistics for data science の人気コース10選をご紹介します。

    • Introduction to Statistics: Stanford University
    • Statistics with Python: University of Michigan
    • Data Science: Statistics and Machine Learning: Johns Hopkins University
    • Statistics for Data Science with Python: IBM
    • Data Science Math Skills: Duke University
    • Mathematics for Machine Learning: Imperial College London
    • Advanced Statistics for Data Science: Johns Hopkins University
    • Data Analysis with R: Duke University
    • Google Data Analytics: Google
    • Advanced Linear Models for Data Science 1: Least Squares: Johns Hopkins University

    データサイエンスのための統計学に関するよくある質問

    • Statistics for data science refers to the mathematical analysis used to sort, analyze, interpret, and present data. It includes concepts like probability distribution, regression, and over or under-sampling. Descriptive statistics organizes data based on characteristics of the data set, such as normal distribution, central tendency, variability, and standard deviation. Inferential statistics incorporates the use of probability theory to infer characteristics of the data set.‎

    • Learning statistics for data science can lead to career opportunities in data science and related fields. As organizations increasingly rely on data to make decisions, they tend to seek out analysts who understand how to work with data and present it to stakeholders. Learning statistics for data science can also provide a good salary. As of 2020, the median pay for computer and information research scientists in the US is $122,840 and the job market remains positive, according to the Bureau of Labor Statistics. Mathematicians and statisticians have a similar job outlook and a median salary of $92,030 per year.‎

    • Data analysis, data architects, data scientists, and information officers typically use statistics for data science in their regular work. Data science is a broad field, and statistics can be useful in other roles that require analyzing and presenting data. This includes data warehouse analysts, data visualization developers, database managers, and machine learning engineers. Additional related fields include financial analysts, teachers, and researchers working for universities and corporate settings.‎

    • Through online courses, you can learn the fundamentals of statistics for data science, including the theories and techniques statisticians use in their work. Some courses explore fundamental concepts like Bayes’ Theorem and probability theory. Others present methods for calculating and evaluating data sets. You can brush up on your knowledge of programs statisticians use, like Excel and Python, or examine the application of statistics specific fields.‎

    このFAQの内容は、情報提供のみを目的としています。受講生は、自分の個人的、職業的、経済的な目標に合ったコースやその他の資格を取得するために、さらに調べることをお勧めします。
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