课程主页: https://www.coursera.org/learn/statistics-for-data-science-python
在当今的数据驱动时代，统计学在数据分析中扮演着不可或缺的角色。《数据科学的统计学与Python》课程就是为此而设计的，旨在为学习者提供统计方法和程序的基本原则，以便进行有效的数据分析。该课程适用于各个层次的学习者，无论你是初学者还是有一定基础的从业者，都能从中受益。
课程分为多个模块，包括：
1. **Python基础与课程导入**：学生将熟悉课程流程并掌握Python的基本用法。
2. **描述性统计简介**：这一模块着重介绍描述性统计的基本概念，包括均值、中位数、众数、方差和标准差，以及这些统计量在不同测量水平下的应用。
3. **数据可视化**：学生将学习如何根据数据类型和所需传达的信息选择合适的可视化方式，并计算和解释相关图表。
4. **概率分布简介**：介绍概率的基础概念及其在数据科学中的应用。
5. **假设检验**：教导如何在处理数据及其关系时选择适当的检验方法，并解释每种检验的假设及结果解读的语言。
6. **回归分析**：使用Python进行回归分析，测试样本和总体均值之间的关系，超越经典的假设检验。
7. **项目案例：波士顿住房数据**：通过提供的数据集，学习者需利用描述性统计和假设检验来分析数据，并进行同行评审。
该课程采用互动式学习方式，配合实践项目，使学习者能够将理论应用于实际案例中。课程结束后，学习者将掌握重要统计概念，增强数据分析能力，进一步促进职业发展。
总的来说，《数据科学统计学与Python》课程是一个很好的入门选项，尤其是对想要掌握数据分析技能的初学者。这门课程不仅内容丰富，而且结合了实践，使学习过程更加高效。强烈推荐给所有对数据科学感兴趣的朋友！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/statistics-for-data-science-python