Build Your Statistical Skills for Data Science. Master the Statistics Necessary for Data Science

4.2

estrellas

43 calificaciones

Anne Dougherty +1 instructores más

2964 ya inscrito

ofrecido por

Parte del título de grado Master of Science in Data Science

Más información

Programa especializado: Data Science Foundations: Statistical InferenceUniversidad de Colorado en Boulder

Qué aprenderás

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.

Identify characteristics of “good” estimators and be able to compare competing estimators.

Habilidades que obtendrás

Inference
Statistics
Data Science
Probability
central limit theorem
continuous random variables
Bayes' Theorem
discrete random variables

Acerca de este Programa Especializado

5627 vistas recientes

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.

Proyecto de aprendizaje aplicado

Learners will practice new probability skills. including fundamental statistical analysis of data sets, by completing exercises in Jupyter Notebooks. In addition, learners will test their knowledge by completing benchmark quizzes throughout the courses.

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

Cursos 100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Cronograma flexible

Establece y mantén fechas de entrega flexibles.

Nivel intermedio

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

Aproximadamente 4 meses para completarse

Ritmo sugerido de 7 horas/semana

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

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Nivel intermedio

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

Aproximadamente 4 meses para completarse

Ritmo sugerido de 7 horas/semana

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Cómo funciona el programa especializado

Toma cursos

Un programa especializado de Coursera es un conjunto de cursos que te ayudan a dominar una aptitud. Para comenzar, inscríbete en el programa especializado directamente o échale un vistazo a sus cursos y elige uno con el que te gustaría comenzar. Al suscribirte a un curso que forme parte de un programa especializado, quedarás suscrito de manera automática al programa especializado completo. Puedes completar solo un curso: puedes pausar tu aprendizaje o cancelar tu suscripción en cualquier momento. Visita el panel principal del estudiante para realizar un seguimiento de tus inscripciones a cursos y tu progreso.

Proyecto práctico

Cada programa especializado incluye un proyecto práctico. Necesitarás completar correctamente el proyecto para completar el programa especializado y obtener tu certificado. Si el programa especializado incluye un curso separado para el proyecto práctico, necesitarás completar cada uno de los otros cursos antes de poder comenzarlo.

Obtén un certificado

Cuando completes todos los cursos y el proyecto práctico, obtendrás un Certificado que puedes compartir con posibles empleadores y tu red profesional.

Hay 3 cursos en este Programa Especializado

Curso1

Curso 1

Probability Theory: Foundation for Data Science

4.3

estrellas

55 calificaciones

•

18 reseña

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.

Curso2

Curso 2

Statistical Inference for Estimation in Data Science

4.3

estrellas

20 calificaciones

•

5 reseña

This course introduces statistical inference, sampling distributions, and confidence intervals. Students will learn how to define and construct good estimators, method of moments estimation, maximum likelihood estimation, and methods of constructing confidence intervals that will extend to more general settings.

Curso3

Curso 3

Statistical Inference and Hypothesis Testing in Data Science Applications

This course will focus on theory and implementation of hypothesis testing, especially as it relates to applications in data science. Students will learn to use hypothesis tests to make informed decisions from data. Special attention will be given to the general logic of hypothesis testing, error and error rates, power, simulation, and the correct computation and interpretation of p-values. Attention will also be given to the misuse of testing concepts, especially p-values, and the ethical implications of such misuse.

Instructores

Anne Dougherty

Senior Instructor and Teaching Professor

Applied Mathematics

8178 alumnos

1 curso

Jem Corcoran

Associate Professor

Applied Mathematics

2555 alumnos

2 cursos

ofrecido por

Universidad de Colorado en Boulder

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.

Comienza a trabajar para obtener tu maestría

Este programa especializado es parte del Master of Science in Data Science completamente en línea de Universidad de Colorado en Boulder. Si te aceptan en el programa completo, tus cursos cuentan para tu título de grado.

Más información

Preguntas Frecuentes

¿Cuál es la política de reembolsos?
Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.
¿Puedo inscribirme en un solo curso?
¡Sí! Para empezar, haz clic en la tarjeta del curso que te interesa e inscríbete. Puedes inscribirte y completar el curso para obtener un certificado que puedes compartir o puedes acceder al curso como oyente para ver los materiales del curso de manera gratuita. Cuando cancelas la suscripción de un curso que forma parte de un programa especializado, se cancela automáticamente la suscripción de todo el programa especializado. Visita el panel del estudiante para realizar un seguimiento de tu progreso.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.
¿Puedo tomar este curso de manera gratuita?
Cuando te inscribes en el curso, tienes acceso a todos los cursos del programa especializado y obtienes un certificado cuando completas el trabajo. Si solo deseas leer y ver el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente de manera gratuita. Si no puedes pagar la tarifa, puedes solicitar ayuda económica.
¿Este curso es 100 % en línea? ¿Necesito asistir a alguna clase en persona?
Este curso es completamente en línea, de modo que no necesitas ir a un aula en persona. Puedes acceder a tus lecciones, lecturas y tareas en cualquier momento y cualquier lugar a través de Internet o tu dispositivo móvil.
¿Cuánto tiempo se necesita para completar un programa especializado?
Statistical Inference for Data Science Applications takes approximately 16 weeks of instruction.
What background knowledge is necessary?
Sequence in calculus up through Calculus II (preferably multivariate calculus) and some programming experience in R.
Do I need to take the courses in a specific order?
Courses do not have to be taken a specific order, though it's recommended that learners follow the sequence of courses if they have no previous experience with data structures or algorithm analysis and design.
¿Recibiré crédito universitario por completar el programa especializado?
Statistical Inference for Data Science Applications is part of CU Boulder's Master of Science in Data Science (MS-DS) program. Learners enrolled in the degree program will earn three credits for successful completion of the specialization.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
Learners will learn foundational skills such as calculating probabilities of events, discrete and continuous random variables, and using the Central Limit Theorem to estimate probabilities associated with sums of random variables.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.