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Probability Theory, Statistics and Exploratory Data Analysis

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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