- Inference
- Statistics
- Data Science
- Probability
- central limit theorem
- continuous random variables
- Bayes' Theorem
- discrete random variables
Programa especializado: Data Science Foundations: Statistical Inference
Build Your Statistical Skills for Data Science. Master the Statistics Necessary for Data Science
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ofrecido por
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Programa especializado: Data Science Foundations: Statistical InferenceUniversidad de Colorado en BoulderQué 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.
Identify characteristics of “good” estimators and be able to compare competing estimators.
Habilidades que obtendrás
Acerca de este Programa Especializado
4956 vistas recientes
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.
Proyecto de aprendizaje aplicado
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.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
Cursos 100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Cronograma flexible
Establece y mantén fechas de entrega flexibles.
Nivel intermedio
Sequence in calculus up through Calculus II (preferably multivariate calculus) and some programming experience in R.
Aproximadamente 4 meses para completarse
Ritmo sugerido de 7 horas/semana
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English)
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Nivel intermedio
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Aproximadamente 4 meses para completarse
Ritmo sugerido de 7 horas/semana
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Cómo funciona el programa especializado
Toma cursos
Un programa especializado de Coursera es un conjunto de cursos que te ayudan a dominar una aptitud. Para comenzar, inscríbete en el programa especializado directamente o échale un vistazo a sus cursos y elige uno con el que te gustaría comenzar. Al suscribirte a un curso que forme parte de un programa especializado, quedarás suscrito de manera automática al programa especializado completo. Puedes completar solo un curso: puedes pausar tu aprendizaje o cancelar tu suscripción en cualquier momento. Visita el panel principal del estudiante para realizar un seguimiento de tus inscripciones a cursos y tu progreso.
Proyecto práctico
Cada programa especializado incluye un proyecto práctico. Necesitarás completar correctamente el proyecto para completar el programa especializado y obtener tu certificado. Si el programa especializado incluye un curso separado para el proyecto práctico, necesitarás completar cada uno de los otros cursos antes de poder comenzarlo.
Obtén un certificado
Cuando completes todos los cursos y el proyecto práctico, obtendrás un Certificado que puedes compartir con posibles empleadores y tu red profesional.
Hay 3 cursos en este Programa Especializado
Probability Theory: Foundation for Data Science
73 calificaciones
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 calificaciones
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
14 calificaciones
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.
ofrecido por
Universidad de Colorado en 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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This Specialization is part of an online degree program offered by the Universidad de Colorado en Boulder. When you enroll in a for-credit non-degree course through the university and complete it online, it counts as credit hours towards a degree at CU-Boulder. All you have to do is apply through the university.
Preguntas Frecuentes
¿Cuál es la política de reembolsos?
¿Puedo inscribirme en un solo curso?
¿Hay ayuda económica disponible?
¿Puedo tomar este curso de manera gratuita?
¿Este curso es 100 % en línea? ¿Necesito asistir a alguna clase en persona?
¿Cuánto tiempo se necesita para completar un programa especializado?
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
¿Recibiré crédito universitario por completar el programa especializado?
What will I be able to do upon completing the Specialization?
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