University of Pennsylvania
Statistics for Data Science Essentials

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University of Pennsylvania

Statistics for Data Science Essentials

Chris Callison-Burch
Hamed Hassani

Instructeurs : Chris Callison-Burch

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
19 heures pour terminer
3 semaines à 6 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Probability And Statistics
  • Catégorie : Mathematics
  • Catégorie : Confidence Intervals
  • Catégorie : Simple Random Sample
  • Catégorie : Point Estimation

Détails à connaître

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Évaluations

16 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Ce cours fait partie de la Spécialisation AI and Machine Learning Essentials with Python
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Il y a 4 modules dans ce cours

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.

Inclus

8 vidéos1 lecture4 devoirs

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.

Inclus

6 vidéos4 devoirs

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.

Inclus

8 vidéos4 devoirs

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.

Inclus

7 vidéos1 lecture4 devoirs

Instructeurs

Chris Callison-Burch
7 Cours2 231 apprenants

Offert par

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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