开始时间: 12/21/2023 持续时间: Approximately 5 months to complete Suggested pace of 2 hours/week
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所在平台: Coursera专项课程 课程类别: 数学 大学或机构: CourseraNew |
课程主页: https://www.coursera.org/specializations/statistics
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课程名称：使用R进行统计专业化 概述：在此专业化中，您将学习如何在R中分析和可视化数据，创建可重复的数据分析报告，理解统计推断的统一性质，进行频率和贝叶斯统计推断与建模，以了解自然现象并做出基于数据的决策。您将学会如何在不使用统计术语的情况下，恰当、有效地传达统计结果，批判基于数据的主张并评估基于数据的决策。此外，您还将使用R包对数据进行整理和可视化。 完成此专业化后，您将制作一个数据分析项目组合，展示您在统计数据分析方面的精通，涵盖从探索性分析到推断与建模的全过程，适用于申请统计分析或数据科学家职位。 课程大纲： 1. **概率与数据入门（Introduction to Probability and Data with R）** - 由杜克大学提供，课程介绍抽样和数据探索，以及基本概率理论和贝叶斯法则。 2. **推断统计（Inferential Statistics）** - 由杜克大学提供，涵盖常用的数值和分类数据统计推断方法。 3. **线性回归与建模（Linear Regression and Modeling）** - 由杜克大学提供，介绍简单和多元线性回归模型，这些模型可以帮助您评估数据关系。 该专业化适合希望进一步掌握统计分析技巧的学习者。
Course Link: https://www.coursera.org/learn/probability-intro
Name:Introduction to Probability and Data with R
Description:Offered by Duke University. This course introduces you to sampling and exploring data, as well as basic probability theory and Bayes' rule. ... Enroll for free.
Course Link: https://www.coursera.org/learn/inferential-statistics-intro
Name:Inferential Statistics
Description:Offered by Duke University. This course covers commonly used statistical inference methods for numerical and categorical data. You will ... Enroll for free.
Course Link: https://www.coursera.org/learn/linear-regression-model
Name:Linear Regression and Modeling
Description:Offered by Duke University. This course introduces simple and multiple linear regression models. These models allow you to assess the ... Enroll for free.
### 课程推荐：Coursera上的《使用R专业化进行统计》 在当今的数据驱动时代，数据分析和统计学的技能变得尤为重要。为了帮助学习者掌握这些技能，我强烈推荐Coursera上的《使用R专业化进行统计》课程。这门课程由杜克大学提供，旨在教授学员如何使用R语言进行数据分析与可视化，并创建可重现的数据分析报告。以下是对该课程的详细介绍、评估与推荐。 #### 课程概述 《使用R专业化进行统计》将带领您深入探索统计推断的统一性，包括以下几个关键领域： 1. **数据分析与可视化**：学习如何使用R语言进行数据的探索性分析与可视化。课程内容覆盖了数据的采样、探讨以及基本的概率理论和贝叶斯规则。 2. **统计推断与建模**：掌握频率学与贝叶斯统计的推断和建模，以便于理解自然现象并做出基于数据的决策。 3. **有效沟通统计结果**：学习在不依赖于专业术语的情况下，正确且有效地传达统计结果，确保信息能够被不同背景的听众所理解。 4. **数据驱动的批判性思维**：课程将培养您批评数据声称的能力，帮助您评估基于数据的决策。 5. **数据整理与可视化**：掌握使用R包进行数据的整理和可视化，这是数据分析不可或缺的技能。 为了帮助学员展示统计数据分析的能力，课程最后会要求制作一份数据分析项目组合，从探索性分析到推断和建模的完整过程，适合申请统计分析或数据科学相关职位。 #### 课程大纲 课程包括以下几门子课程： 1. **[R入门与概率与数据](https://www.coursera.org/learn/probability-intro)**：本课程介绍了数据的采样与探索，基本概率理论及贝叶斯法则，适合初学者快速入门。 2. **[推断统计](https://www.coursera.org/learn/inferential-statistics-intro)**：涵盖了数值与分类数据的常用统计推断方法，深入剖析推断模型的使用。 3. **[线性回归与建模](https://www.coursera.org/learn/linear-regression-model)**：学习简单与多元线性回归模型，了解如何评估模型的有效性，并进行预测。 #### 推荐理由 1. **实践导向**：本课程非常注重实践，学生不仅理论学习，还能通过项目作业将所学知识应用于实际问题，帮助巩固理解。 2. **灵活学习**：Coursera平台为用户提供灵活的学习时间，适合各种背景的学习者，无论您是全职工作还是在校学生，都可以找到合适的学习节奏。 3. **强大的师资团队**：杜克大学的教授团队为学员提供高质量的教学内容，确保您获取可靠且前沿的统计知识。 4. **行业前景**：掌握统计分析与数据科学技能，将极大提高您的就业竞争力，适用于各种行业需求。 总的来说，《使用R专业化进行统计》是一门极具价值的课程，适合希望提升数据分析及统计技能的学习者。如果您对数据科学感兴趣，或者希望在职场中提高自己的竞争力，这门课程绝对值得您报名学习！
