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- Statistics
- Data Science
- Probability
- central limit theorem
- continuous random variables
- Bayes' Theorem
- discrete random variables
Data Science Foundations: Statistical Inference専門講座
Build Your Statistical Skills for Data Science. Master the Statistics Necessary for Data Science
学習内容
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.
習得するスキル
この専門講座について
応用学習プロジェクト
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.
Sequence in calculus up through Calculus II (preferably multivariate calculus) and some programming experience in R.
Sequence in calculus up through Calculus II (preferably multivariate calculus) and some programming experience in R.
専門講座の仕組み
コースを受講しましょう。
Courseraの専門講座は、一連のコース群であり、技術を身に付ける手助けとなります。開始するには、専門講座に直接登録するか、コースを確認して受講したいコースを選択してください。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、自動的にすべての専門講座にサブスクライブされます。1つのコースを修了するだけでも結構です。いつでも、学習を一時停止したり、サブスクリプションを終了することができます。コースの登録状況や進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。
実践型プロジェクト
すべての専門講座には、実践型プロジェクトが含まれています。専門講座を完了して修了証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。専門講座に実践型プロジェクトに関する別のコースが含まれている場合、専門講座を開始するには、それら他のコースをそれぞれ終了させる必要があります。
修了証を取得
すべてのコースを終了し、実践型プロジェクトを完了すると、修了証を獲得します。この修了証は、今後採用企業やあなたの職業ネットワークと共有できます。

この専門講座には3コースあります。
Probability Theory: Foundation for Data Science
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
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
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.
提供:

コロラド大学ボルダー校(University of Colorado 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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よくある質問
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このコースは100%オンラインで提供されますか?実際に出席する必要のあるクラスはありますか?
専門講座を修了するのにどのくらいの期間かかりますか?
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専門講座を修了することで大学の単位は付与されますか?
What will I be able to do upon completing the Specialization?
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。