Çevrimiçi kurs – Veri biliminin temelleri: Johns Hopkins Üniversitesi ve Colorado Boulder Üniversitesi’nden istatistiksel çıkarımda sertifikalı profesyonel uzmanlık

Veri bilimi için istatistik becerilerinizi geliştirin. Veri bilimi için gerekli istatistiklere hakim olun.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Çevrimiçi kurs - Veri biliminin temelleri: Johns Hopkins Üniversitesi ve Colorado Boulder Üniversitesi'nden istatistiksel çıkarımda sertifikalı profesyonel uzmanlık

Professional Certificate

Orta seviye

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • iletişim becerileri
  • bir takımda çalışmak
  • problem çözme
  • zaman yönetimi
  • eleştirel düşünme
  • liderlik becerileri
  • teknolojik beceriler
  • proje yönetimi
  • Araştırma becerileri
  • Bilgileri görüntüleme yeteneği

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Veri analisti
  • istatistikçi
  • veri bilimcisi
  • Veri alanında yazılım geliştiricisi
  • Bilgi sistemleri analisti
  • İstatistik alanında araştırmacı
  • Olasılık uzmanı
  • veri analisti

Focus – üç bölümlük bir kurs serisi

Bu program, öğretmene olasılık teorisi konusunda sağlam bir temel sağlayarak onu istatistik alanında daha kapsamlı çalışmalara hazırlamak üzere tasarlanmıştır. Program, öğrenciye istatistiğin ve istatistiksel teorinin temellerini tanıtacak ve ona R programlama dilinde veri sistemlerinin temel istatistiksel analizlerini gerçekleştirmek için gerekli becerileri kazandıracaktır.

uzmanlık

  • Bu uzmanlık, Coursera platformunda CU Boulder Üniversitesi tarafından sunulan Veri Bilimi Yüksek Lisans derecesi (MS-DS) kapsamında akademik kredi olarak elde edilebilir.
  • MS-DS, uygulamalı matematik, bilgisayar bilimi, bilgi bilimi ve daha fazlası gibi farklı kurumların fakültelerini birbirine bağlayan disiplinlerarası bir derecedir.
  • Performansa dayalı kabul koşulları ve başvuru süreci olmaması nedeniyle MS-DS, bilgisayar bilimi, bilgi bilimi, matematik ve istatistik gibi konularda geniş bir geçmişe sahip kişiler için uygundur.
  • MS-DS programı hakkında daha fazla bilgi için şu adresi ziyaret edin: https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder .

Uygulamalı öğrenme projesi

  • Öğrenciler Jupyter Notebook’lardaki alıştırmaları tamamlayarak veri setlerinin temel istatistiksel analizi de dahil olmak üzere yeni olasılık becerilerini uygulayacaklardır.
  • Ayrıca öğrenciler dersler sırasında kıyaslama testlerini tamamlayarak bilgilerini test edeceklerdir.

Details of the courses that make up the specialization

Olasılık Teorisi: Veri Biliminin Temeli

Kurs 1 • 40 saat • 4,5 (218 değerlendirme)

Kurs detayları

ne öğreneceksin

  • Olasılığın istatistik ve veri bilimi açısından neden önemli olduğunu açıklayın.
  • İstatistiksel bir deneyde koşullu ve bağımsız olaylar arasındaki ilişkiyi görmek.
  • Çeşitli rastgele değişkenlerin beklentisini ve varyansını hesaplayın ve konuyla ilgili sezgiyi geliştirin.

Kazanacağınız beceriler

  • Kategori: Hoşçakal cümlesi
  • Güle güle cümlesi
  • Kategori: sürekli rastgele değişkenler
  • sürekli rastgele değişkenler
  • Kategori: Olasılık
  • olasılık
  • Kategori: Ayrık Rastgele Değişkenler
  • Ayrık rastgele değişkenler
  • Kategori: Merkezi Limit Teoremi
  • Merkezi Limit Teoremi

Veri biliminde istatistikte değer bulmak için

Kurs 2 • 28 saat • 4,1 (76 değerlendirme)

Kurs detayları

ne öğreneceksin

  • İyi “tahminlerin” özelliklerini belirleyin ve rakip tahminleri karşılaştırın.
  • Maksimum güvenilirlik tekniklerini ve moment yöntemini kullanarak geçerli tahminler oluşturun.
  • Bir ve iki nüfus ortalaması, bir ve iki nüfus oranları ve nüfus varyansı için güven bantları oluşturun ve yorumlayın.

Veri bilimi uygulamalarında istatistiksel çıkarım ve hipotez testi

Kurs 3 • 36 saat • 4,7 (46 değerlendirme)

Kurs detayları

ne öğreneceksin

  • Karmaşık bir hipotezi ve karmaşık bir sıfır hipoteziyle test etmek için bir önem düzeyini tanımlayın.
  • Hipotez testi için bir test istatistiği, anlamlılık düzeyi ve ret bölgesi tanımlayın. reddetme bölgesinin şeklini verin.
  • Popülasyonun gerçek varyansına ilişkin testler yapın.
  • Örnek ortalama için örnekleme dağılımlarını ve üstel dağılımın örnek minimumunu hesaplayın.

İlgili ürünler