课程主页: https://www.coursera.org/learn/statistical-inference-for-estimation-in-data-science
在Coursera平台上，有一门极具价值的课程——《数据科学中的统计推断估计》。这门课程专注于统计推断、抽样分布以及置信区间的构建，非常适合希望在数据科学领域深化理解的学生们。
课程首先会带领学生了解如何从大样本中基于小样本的信息进行参数估计。你将学习到估计量的优良特性，以助于分辨出好坏估计器。此外，还会回顾期望、方差和协方差的相关概念，并引入一种既正式又直观的估计方法：矩法。
接下来，课程将深入探讨最大似然估计（MLE）的理论，学生将学习似然函数的定义，以及如何构建一个或两个参数的MLE，并利用MLE的非变性特性估算参数。
课程的后续部分则关注于大型样本的最大似然估计性质，包括渐近无偏性和渐近正态性。这些理论为学生提供了无偏估计量的最小方差基准——克拉美-拉奥下界。
在学习了最大似然估计后，课程还将介绍涉及正态分布的置信区间的理论，帮助学生理解置信区间的定义及正确解释，包含如何针对未知和已知方差构建置信区间。
最后一部分，课程将超越正态分布，教授学生如何为其他感兴趣的量及其他分布开发置信区间，例如双样本置信区间、总体方差和比例的置信区间，以及如何应对非正态分布的参数。
总的来说，这门课程不仅适合学术学习，还可以为CU Boulder的科学硕士（MS-DS）学位课程获得学分。如果你希望在数据科学中掌握统计推断的核心概念和技术，这门课程将是一个很好的选择！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/statistical-inference-for-estimation-in-data-science