Review the basics of discrete math and probability before enhancing your probability skills and learning how to interpret data with tools such as the central limit theorem, confidence intervals and more. Complete short weekly mathematical assignments.
Statistics for Data Science Essentials
Statistics for Data Science Essentials
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung AI and Machine Learning Essentials with Python
Dozenten: Chris Callison-Burch
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 19 Stunden
3 Wochen bei 6 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Comprehensively review probability and understand its role as a building block of data science.
Apply the central limit theorem, confidence intervals and the method of maximum likelihood to solving data science problems.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Probability And Statistics
- Kategorie: Mathematics
- Kategorie: Confidence Intervals
- Kategorie: Simple Random Sample
- Kategorie: Point Estimation
Wichtige Details
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16 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung AI and Machine Learning Essentials with Python
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In the first week of the course, we’ll introduce you to a broad definition of data science and go over some of its main building blocks. To prepare, we'll spend some time reviewing discrete math fundamentals. By the end of the week, we will solve our first data science task using random sampling.
Das ist alles enthalten
8 Videos1 Lektüre4 Aufgaben
The second week of our course is devoted to probability: since probability is the main language used by almost every data science concept, we will commit some time to deepening our understanding of it. By the end of the week, you will have far more tools in your probability toolkit, which will serve you throughout your AI and machine learning journey.
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6 Videos4 Aufgaben
In this week, we will build up our general framework of statistical estimation, taking from several of the concepts we have discussed and more that we will continue to add this week. We will start by going over the sample mean, and we will analyze how good this is as an estimator. We will then explore the Central Limit Theorem, one of the most effective and widely-used tools in statistics and data science. We will also continue some probability review.
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8 Videos4 Aufgaben
Now that we have learned the important machinery of the Central Limit Theorem, we are ready to learn about confidence intervals this week. Confidence intervals are the main quantities to characterize error bars in almost any area of data science and machine learning. After going through confidence intervals and some examples, we will also explore a more general perspective on estimation: point estimation.
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7 Videos1 Lektüre4 Aufgaben
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