课程主页: https://www.coursera.org/specializations/statistical-inference-for-data-science-applications
在当今数据驱动的时代，掌握统计学的技能对任何希望在数据科学领域取得成功的人而言都是至关重要的。科罗拉多大学博尔德分校(CU Boulder)提供的Coursera课程《数据科学基础：统计推断》正是为满足这一需求而设计的。该课程以数据科学为背景，深入探讨统计推断的基本概念。
课程内容包括三个主要模块：
1. **概率论：数据科学的基础**
该模块为学生提供了理解概率及其与统计和数据科学关系的基础，亦是后续学习统计推断的重要基础。
链接：[概率论：数据科学的基础](https://www.coursera.org/learn/probability-theory-foundation-for-data-science)
2. **数据科学中的估计的统计推断**
本模块向学生介绍了统计推断、采样分布和置信区间等关键概念，这是数据科学中不可或缺的组成部分。
链接：[数据科学中的估计的统计推断](https://www.coursera.org/learn/statistical-inference-for-estimation-in-data-science)
3. **数据科学应用中的统计推断与假设检验**
最后一个模块聚焦于假设检验的理论及其实施，帮助学生掌握如何在实际数据科学项目中应用这些技术。
链接：[数据科学应用中的统计推断与假设检验](https://www.coursera.org/learn/statistical-inference-and-hypothesis-testing-in-data-science-applications)
总的来说，这门课程通过理论与实际案例的结合，帮助学生全面提升其统计技能。无论是初学者还是有经验的从业者，都可以从中获取有价值的知识。课程的形式灵活且易于理解，适合不同背景和需求的学习者。
如果你希望深入了解数据科学，并希望掌握必要的统计技能，那么这门《数据科学基础：统计推断》课程将是一个极好的选择！
课程主页: https://www.coursera.org/specializations/statistical-inference-for-data-science-applications