University of Colorado Boulder
Spécialisation Fondements de la science des données : Inférence statistique
University of Colorado Boulder

Spécialisation Fondements de la science des données : Inférence statistique

Développez vos compétences statistiques pour la science des données. Maîtriser les statistiques nécessaires à la science des données

Enseigné en Anglais

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Anne Dougherty
Jem Corcoran

Instructeurs : Anne Dougherty

11 881 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Spécialisation - série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.3

(160 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

3 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Progresser pour obtenir un diplôme

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Inférence
  • Catégorie : Statistiques
  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : Probabilité

Détails à connaître

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Spécialisation - série de 3 cours

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Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de University of Colorado Boulder
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Obtenez un certificat professionnel

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Spécialisation - 3 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • Expliquez pourquoi les probabilités sont importantes pour les statistiques et la science des données.

  • Voir la relation entre les événements conditionnels et indépendants dans une expérience statistique.

  • Calculez l'espérance et la variance de plusieurs variables aléatoires et développez une certaine intuition.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Théorème de Bayes
Catégorie : variables aléatoires continues
Catégorie : Probabilité
Catégorie : variables aléatoires discrètes
Catégorie : théorème de la limite centrale

Inférence statistique pour l'estimation en science des données

COURS 228 heures4.1 (71 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Identifier les caractéristiques des "bons" estimateurs et être capable de comparer des estimateurs concurrents.

  • Construire des estimateurs solides en utilisant les techniques d'estimation du maximum de vraisemblance et de la méthode des moments.

  • Construire et interpréter des intervalles de confiance pour une et deux moyennes de population, une et deux proportions de population et une variance de population.

Ce que vous apprendrez

  • Définissez une hypothèse composite et le niveau de signification d'un test avec une hypothèse nulle composite.

  • Définissez une statistique de test, un niveau de signification et la région de rejet pour un test d'hypothèse. Donnez la forme d'une région de rejet.

  • Effectuez des tests concernant la variance réelle d'une population.

  • Calculez les distributions d'échantillonnage pour la moyenne et le minimum de l'échantillon de la distribution exponentielle.

Instructeurs

Anne Dougherty
University of Colorado Boulder
2 Cours25 275 apprenants

Offert par

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Ce Spécialisation fait partie des programmes diplômants suivants proposés par University of Colorado Boulder. Si vous êtes accepté(e) et si vous vous inscrivez, votre travail en cours pourra être pris en compte pour l’obtention de votre diplôme et vos progrès pourront être transférés.

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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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