Este curso forma parte de Programa especializado: Data Science Foundations: Statistical Inference

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Programa especializado: Data Science Foundations: Statistical InferenceUniversidad de Colorado en Boulder

Acerca de este Curso

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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.
This course 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.

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Curso 1 de 3 en

Programa especializado: Data Science Foundations: Statistical Inference

Nivel intermedio

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

Aprox. 48 horas para completar

Inglés (English)

Qué aprenderás

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.

Habilidades que obtendrás

Probability
central limit theorem
continuous random variables
Bayes' Theorem
discrete random variables

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Programa especializado: Data Science Foundations: Statistical Inference

Nivel intermedio

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

Aprox. 48 horas para completar

Inglés (English)

Instructores

Calificación del instructor

4,74/5 (37 calificaciones)

Anne Dougherty

Senior Instructor and Teaching Professor

Applied Mathematics

13.337 alumnos

1 curso

Jem Corcoran

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Universidad de Colorado en Boulder

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Este curso es parte del Master of Science in Data Science completamente en línea de Universidad de Colorado en Boulder. Si te aceptan en el programa completo, tus cursos cuentan para tu título de grado.

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

Semana 1

2 horas para completar

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2 horas para completar

2 lecturas

7 horas para completar

Descriptive Statistics and the Axioms of Probability

Understand the foundation 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 it’s fundamental importance for all of statistics and data science.

7 horas para completar

4 videos (Total 65 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios

Semana

Semana 2

7 horas para completar

Conditional Probability

7 horas para completar

2 videos (Total 52 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios

Semana

Semana 3

8 horas para completar

Discrete Random Variables

8 horas para completar

4 videos (Total 78 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios

Semana

Semana 4

9 horas para completar

Continuous Random Variables

9 horas para completar

4 videos (Total 97 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios

Reseñas

4.4

29 reseña

5 stars
75,51 %
4 stars
12,24 %
3 stars
2,04 %
2 stars
2,04 %
1 star
8,16 %

Principales reseñas sobre PROBABILITY THEORY: FOUNDATION FOR DATA SCIENCE

por PP17 de abr. de 2022

Need to brush up integral calculus for thios course. Something I haven't looked at for 40 years.

por JB9 de dic. de 2022

This is an excellent course to review foundational probability concepts. The instructor speaks clearly and goes through examples thoroughly for each concept.

por MB15 de jun. de 2022

This is a great course on probability. Although I felt like it was too easy and should include more PDFs (such as Beta and Gamma) and random variable transformations.

por ES10 de oct. de 2021

The instructor is very good, more examples need to be added, there are mistakes in the evaluation

Ver todas las reseñas

Acerca de Programa especializado: Data Science Foundations: Statistical Inference

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.

Data Science Foundations: Statistical Inference

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
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¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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