统计学入门

基于数据进行决策

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课程概述

统计学从数据中提取意义。在本课中,我们将介绍数据关系可视化的方法,以及使用数学来理解关系的系统性方法。

喜欢这门课程?加入“数据分析”纳米学位。

为什么学习这门课程?

本课将介绍可视化、概率、回归和其他内容,帮助你学习用统计学来理解数据的基本方法。

先修要求

学习本课程不需要统计学背景知识。熟悉如何计算平均值、中数和数字求模等代数知识会对学习本课有所帮助。

查看使用优达学城的技术要求

学习计划

第 1 课:可视化数据关系

看出数据中的关系,并基于这些关系进行预测;辛普森悖论

第 2 课:概率

概率;贝叶斯规则;相关与因果

第 3 课:预估

最大似然估计;平均值、中数、模;标准偏差、方差

第 4 课:异常值和正态分布

异常值、四分位数;二项分布;中心极限定理;正态分布的控制

第 5 课:推论

置信区间;假设检验

第 6 课:回归

线性回归;关联

第 7 课:期末考试

讲师与合作伙伴

Sebastian Thrun

Sebastian Thrun

Sebastian Thrun 是优达学城的创始人,同时也是斯坦福大学计算机科学专业研究教授、Google 研究员、美国国家工程院和德国科学院成员。Thrun 因为他在机器人和机器学习领域的研究为人所知,他在无人驾驶车领域的研究尤为出众。

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