Dieses Programm wurde entwickelt, um dem Lernenden eine solide Grundlage in der Wahrscheinlichkeitstheorie zu vermitteln und ihn auf das breitere Studium der Statistik vorzubereiten. Es führt den Lernenden auch in die Grundlagen der Statistik und der statistischen Theorie ein und stattet ihn mit den Fähigkeiten aus, die er benötigt, um eine grundlegende statistische Analyse eines Datensatzes in der Programmiersprache R durchzuführen. Diese Spezialisierung kann als Teil des Master of Science in Data Science (MS-DS) der CU Boulder, der auf der Coursera-Plattform angeboten wird, für akademische Credits belegt werden. Der MS-DS ist ein interdisziplinärer Studiengang, der Dozenten aus den Fachbereichen Angewandte Mathematik, Informatik, Informationswissenschaften und anderen Bereichen der CU Boulder zusammenbringt. Da die Zulassung leistungsabhängig ist und es kein Bewerbungsverfahren gibt, ist der MS-DS ideal für Personen mit einem breiten Spektrum an grundständiger Ausbildung und/oder Berufserfahrung in Informatik, Informationswissenschaft, Mathematik und Statistik. Erfahren Sie mehr über das MS-DS-Programm unter https://cartfusion.top/degrees/master-of-science-data-science-boulder. Das Logo wurde von einem Foto von Christopher Burns auf Unsplash übernommen.
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Spezialisierung für Grundlagen der Datenwissenschaft: Statistische Inferenz
Bauen Sie Ihre statistischen Fähigkeiten für Data Science auf. Beherrschen Sie die Statistik, die für Data Science erforderlich ist
Dozenten: Anne Dougherty
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Empfohlene Erfahrung
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Was Sie lernen werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Statistics
- Probability
- Bayesian Statistics
- Descriptive Statistics
- A/B Testing
- Statistical Methods
- Data Analysis
- Probability Distribution
- Statistical Hypothesis Testing
- Statistical Analysis
- Data Ethics
- Quantitative Research
- Statistical Inference
- Probability & Statistics
- Data Science
- Artificial Intelligence
- Applied Mathematics
- Sampling (Statistics)
Was ist inbegriffen?
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.
- Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
- Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
- Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
- Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of Colorado Boulder.
Spezialisierung - 3 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Erklären Sie, warum Wahrscheinlichkeit für Statistik und Datenwissenschaft wichtig ist.
Sehen Sie sich die Beziehung zwischen bedingten und unabhängigen Ereignissen in einem statistischen Experiment an.
Berechnen Sie den Erwartungswert und die Varianz mehrerer Zufallsvariablen und entwickeln Sie eine gewisse Intuition.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Was Sie lernen werden
Merkmale "guter" Schätzer zu erkennen und in der Lage zu sein, konkurrierende Schätzer zu vergleichen.
Konstruieren Sie solide Schätzer, indem Sie die Techniken der maximalen Wahrscheinlichkeit und der Methode der Momentenschätzung verwenden.
Konstruieren und interpretieren Sie Konfidenzintervalle für einen und zwei Bevölkerungsmittelwerte, einen und zwei Bevölkerungsanteile und eine Bevölkerungsvarianz.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Was Sie lernen werden
Definieren Sie eine zusammengesetzte Hypothese und das Signifikanzniveau für einen Test mit einer zusammengesetzten Nullhypothese.
Definieren Sie eine Teststatistik, ein Signifikanzniveau und den Ablehnungsbereich für einen Hypothesentest. Geben Sie die Form eines Verwerfungsbereichs an.
Führen Sie Tests auf eine echte Bevölkerungsvarianz durch.
Berechnen Sie die Stichprobenverteilungen für den Stichprobenmittelwert und das Stichprobenminimum der Exponentialverteilung.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Dieses Spezialisierung ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
Dozenten
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Häufig gestellte Fragen
Statistical Inference for Data Science Applications dauert ungefähr 16 Wochen Unterricht.
Kenntnisse in Kalkül bis hin zu Kalkül II (vorzugsweise multivariate Kalkulation) und etwas Programmiererfahrung in R.
Die Kurse müssen nicht in einer bestimmten Reihenfolge belegt werden. Es wird jedoch empfohlen, die Reihenfolge der Kurse einzuhalten, wenn Sie noch keine Erfahrung mit Datenstrukturen oder Algorithmusanalyse und -design haben.
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,