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课程名称: Probability Theory, Statistics and Exploratory Data Analysis
课程主页: https://www.coursera.org/learn/probability-theory-statistics
所在平台: Coursera
课程类别: 数学逻辑
大学或机构: 国立高等经济大学
讲师： Ilya V. Schurov
授课语言： 英语
提供字幕： 英文
课程文件大小： 3.00GB
课程介绍： 数据科学的探索需要一定的概率和统计学背景。本课程将向您介绍概率论和统计学的必要部分，从最基础的所有方面指导您，逐步启动数据科学领域的上升。
课程的核心概念是随机变量-即其值由随机实验确定的变量。随机变量用作我们要研究的数据生成过程的模型。数据的属性与随机变量的相应属性紧密相关，例如期望值，方差和相关性。随机变量之间的依赖关系是至关重要的因素，它使我们能够基于已知值预测未知量，这构成了有监督的机器学习的基础。我们从独立事件和条件概率的概念开始，然后介绍随机变量的两个主要类别：离散变量和连续变量，并研究它们的性质。最后，我们学习不同类型的数据及其与随机变量的联系。
在向您介绍该理论时，我们将特别关注在Python中使用概率，采样，数据分析和数据可视化的实践方面。
本课程要求具备离散数学（组合）和微积分（导数，积分）的基础知识。
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