课程主页: https://www.coursera.org/specializations/statistics
在当今数据驱动的世界中，数据分析技巧变得越来越重要。来自杜克大学的课程“数据分析与R”旨在帮助学习者掌握R语言的使用以及数据分析的基本概念。本课程不仅涉及到数据可视化的基础知识，还深入探讨了统计学在数据分析中的应用。
本课程的教学大纲分为几个关键模块，包括：
1. **概率与数据简介**：在这一模块中，学习者将接触到数据的采样与探索，以及基本的概率理论和贝叶斯法则。课程链接：[概率与数据简介](https://www.coursera.org/learn/probability-intro)
2. **推论统计**：该模块讲解了适用于数值和类别数据的常用统计推断方法。这部分将帮助学习者理解如何从样本数据推断总体特征。课程链接：[推论统计](https://www.coursera.org/learn/inferential-statistics-intro)
3. **线性回归与建模**：学习者将在此模块中接触到简单线性回归和多重线性回归模型，这些模型可以评估变量之间的关系。课程链接：[线性回归与建模](https://www.coursera.org/learn/linear-regression-model)
通过这门课程，学习者将能够系统地掌握数据分析的知识，并能够运用R语言进行实际分析，适合各个层次的学习者，特别是那些希望在数据科学领域深入发展的。总体而言，“数据分析与R”课程是一个理想的起点，可以帮助你在数据科学的旅程中迈出坚实的一步。
课程主页: https://www.coursera.org/specializations/statistics