课程主页: https://www.coursera.org/specializations/statistical-inference-for-data-science-applications
在当今数据驱动的世界，数据科学在各行各业中扮演着至关重要的角色。而对于数据科学家来说，扎实的统计学基础则是成功的关键之一。科罗拉多大学博尔德分校推出的《数据科学基础：统计推断》课程，正是为希望在这一领域取得进展的学习者而设计的。
本课程的目标是帮助学员掌握数据科学所需的统计技能。课程内容包括概率理论、统计推断、抽样分布和置信区间等一系列核心主题。通过该课程的学习，学员将能够理解统计方法在数据科学中的应用，从而为自己的数据分析工作打下坚实的基础。
课程大纲主要分为三个部分：
- 概率理论：数据科学的基础 – 理解概率基础及其与统计学和数据科学的关系。具体内容可以在此链接查看：概率理论课程
- 数据科学中的统计推断与估计 – 学习统计推断的基本原理，抽样分布和置信区间等内容。详细信息可以查看：统计推断与估计课程
- 数据科学应用中的假设检验 – 课程将专注于假设检验的理论和实现，帮助学员掌握相关技能。更多信息请查看：假设检验课程
总体来说，《数据科学基础：统计推断》课程内容丰富，适合希望深入了解数据科学和统计推断的学习者。无论你是初学者还是想要提高自己技能的从业者，这门课程都能为你提供宝贵的知识和实践经验。
课程主页: https://www.coursera.org/specializations/statistical-inference-for-data-science-applications