Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Data Science Foundations: Statistical Inference

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Parte da graduação Master of Science in Data Science
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Programa de cursos integrados Data Science Foundations: Statistical InferenceUniversidade do Colorado em Boulder

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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.
This course can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s Master of Science in Data Science (MS-DS) degree offered on the Coursera platform. The MS-DS is an interdisciplinary degree that brings together faculty from CU Boulder’s departments of Applied Mathematics, Computer Science, Information Science, and others. With performance-based admissions and no application process, the MS-DS is ideal for individuals with a broad range of undergraduate education and/or professional experience in computer science, information science, mathematics, and statistics. Learn more about the MS-DS program at https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder

Logo adapted from photo by Christopher Burns on Unsplash.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Laboratórios Coursera

Inclui projetos práticos de aprendizado.

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Curso 1 de 3 no

Programa de cursos integrados Data Science Foundations: Statistical Inference

Nível intermediário

Sequence in calculus up through Calculus II (preferably multivariate calculus) and some programming experience in R.

Aprox. 48 horas para completar

Inglês

O que você vai aprender

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.

Habilidades que você terá

Probability
central limit theorem
continuous random variables
Bayes' Theorem
discrete random variables

Prazos flexíveis

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Certificados compartilháveis

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Programa de cursos integrados Data Science Foundations: Statistical Inference

Nível intermediário

Sequence in calculus up through Calculus II (preferably multivariate calculus) and some programming experience in R.

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Inglês

Instrutores

Classificação do instrutor

4,74/5 (37 classificações)

Anne Dougherty

Senior Instructor and Teaching Professor

Applied Mathematics

13.179 aprendizes

1 Curso

Jem Corcoran

Associate Professor

Applied Mathematics

14.792 aprendizes

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Universidade do Colorado em Boulder

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Este curso é parte da graduação 100% on-line Master of Science in Data Science da Universidade do Colorado em Boulder. Caso seja aceito para o programa completo, seus cursos contarão para sua graduação.

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

Semana 1

2 horas para concluir

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2 horas para concluir

2 leituras

7 horas para concluir

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.

7 horas para concluir

4 vídeos (Total 65 mín.), 2 leituras, 3 testes

Semana

Semana 2

7 horas para concluir

Conditional Probability

7 horas para concluir

2 vídeos (Total 52 mín.), 1 leitura, 3 testes

Semana

Semana 3

8 horas para concluir

Discrete Random Variables

8 horas para concluir

4 vídeos (Total 78 mín.), 1 leitura, 3 testes

Semana

Semana 4

9 horas para concluir

Continuous Random Variables

9 horas para concluir

4 vídeos (Total 97 mín.), 2 leituras, 3 testes

Avaliações

4.4

28 avaliações

5 stars
75,25%
4 stars
12,37%
3 stars
2,06%
2 stars
2,06%
1 star
8,24%

Principais avaliações do PROBABILITY THEORY: FOUNDATION FOR DATA SCIENCE

por PP17 de abr de 2022

Need to brush up integral calculus for thios course. Something I haven't looked at for 40 years.

por ES10 de out de 2021

The instructor is very good, more examples need to be added, there are mistakes in the evaluation

por MB15 de jun de 2022

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.

por JB9 de dez de 2022

This is an excellent course to review foundational probability concepts. The instructor speaks clearly and goes through examples thoroughly for each concept.

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Sobre Programa de cursos integrados Data Science Foundations: Statistical Inference

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.

This specialization can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s Master of Science in Data Science (MS-DS) degree offered on the Coursera platform. The MS-DS is an interdisciplinary degree that brings together faculty from CU Boulder’s departments of Applied Mathematics, Computer Science, Information Science, and others. With performance-based admissions and no application process, the MS-DS is ideal for individuals with a broad range of undergraduate education and/or professional experience in computer science, information science, mathematics, and statistics. Learn more about the MS-DS program at https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder. Logo adapted from photo by Christopher Burns on Unsplash.

Data Science Foundations: Statistical Inference

Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim. Em programas de aprendizado selecionados, você pode solicitar auxílio financeiro ou uma bolsa de estudos caso não consiga pagar a taxa de inscrição. Se o auxílio financeiro ou bolsa de estudos estiver disponível para a seleção do seu programa de aprendizado, você encontrará um link para se inscrever na página de descrição.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

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