Understand the foundations of probability and its relationship to statistics and data science. We’ll learn what it means to calculate a probability, independent and dependent outcomes, and conditional events. We’ll study discrete and continuous random variables and see how this fits with data collection. We’ll end the course with Gaussian (normal) random variables and the Central Limit Theorem and understand its fundamental importance for all of statistics and data science.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Data Science Foundations: Statistical Inference'
8 742 уже зарегистрированы
от партнера
Специализация Data Science Foundations: Statistical InferenceКолорадский университет в БоулдереОб этом курсе
Недавно просмотрено: 68 456
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 1 из 3 в программе
Средний уровень
Sequence in calculus up through Calculus II (preferably multivariate calculus) and some programming experience in R.
Прибл. 48 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
Чему вы научитесь
Explain why probability is important to statistics and data science.
See the relationship between conditional and independent events in a statistical experiment.
Calculate the expectation and variance of several random variables and develop some intuition.
Приобретаемые навыки
- Probability
- central limit theorem
- continuous random variables
- Bayes' Theorem
- discrete random variables
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 1 из 3 в программе
Средний уровень
Sequence in calculus up through Calculus II (preferably multivariate calculus) and some programming experience in R.
Прибл. 48 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
от партнера
Колорадский университет в Боулдере
CU-Boulder is a dynamic community of scholars and learners on one of the most spectacular college campuses in the country. As one of 34 U.S. public institutions in the prestigious Association of American Universities (AAU), we have a proud tradition of academic excellence, with five Nobel laureates and more than 50 members of prestigious academic academies.
Сделайте шаг навстречу диплому магистра.
курс входит в онлайн-программу ''Master of Science in Data Science' от партнера Колорадский университет в Боулдере.
Если вы переходите на полную программу, курсы засчитываются при получении диплома.
Программа курса: что вы изучите
9 ч. на завершение
Descriptive Statistics and the Axioms of Probability
Understand the foundation of probability and its relationship to statistics and data science. We’ll learn what it means to calculate a probability, independent and dependent outcomes, and conditional events. We’ll study discrete and continuous random variables and see how this fits with data collection. We’ll end the course with Gaussian (normal) random variables and the Central Limit Theorem and understand it’s fundamental importance for all of statistics and data science.
9 ч. на завершение
3 видео ((всего 51 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
7 ч. на завершение
Conditional Probability
The notion of “conditional probability” is a very useful concept from Probability Theory and in this module we introduce the idea of “conditioning” and Bayes’ Formula. The fundamental concept of “independent event” then naturally arises from the notion of conditioning. Conditional and independent events are fundamental concepts in understanding statistical results.
7 ч. на завершение
2 видео ((всего 52 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 3 тестов
8 ч. на завершение
Discrete Random Variables
The concept of a “random variable” (r.v.) is fundamental and often used in statistics. In this module we’ll study various named discrete random variables. We’ll learn some of their properties and why they are important. We’ll also calculate the expectation and variance for these random variables.
8 ч. на завершение
4 видео ((всего 78 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 3 тестов
9 ч. на завершение
Continuous Random Variables
In this module, we’ll extend our definition of random variables to include continuous random variables. The concepts in this unit are crucial since a substantial portion of statistics deals with the analysis of continuous random variables. We’ll begin with uniform and exponential random variables and then study Gaussian, or normal, random variables.
9 ч. на завершение
4 видео ((всего 97 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
Рецензии
- 5 stars65,67 %
- 4 stars17,91 %
- 3 stars2,98 %
- 2 stars2,98 %
- 1 star10,44 %
Лучшие отзывы о курсе PROBABILITY THEORY: FOUNDATION FOR DATA SCIENCE
от партнера MB15 июня 2022 г.
This is a great course on probability. Although I felt like it was too easy and should include more PDFs (such as Beta and Gamma) and random variable transformations.
от партнера PP17 апр. 2022 г.
Need to brush up integral calculus for thios course. Something I haven't looked at for 40 years.
от партнера ES10 окт. 2021 г.
The instructor is very good, more examples need to be added, there are mistakes in the evaluation
Специализация Data Science Foundations: Statistical Inference: общие сведения
This program is designed to provide the learner with a solid foundation in probability theory to prepare for the broader study of statistics. It will also introduce the learner to the fundamentals of statistics and statistical theory and will equip the learner with the skills required to perform fundamental statistical analysis of a data set in the R programming language.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
