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Probability & Statistics courses

Probability and statistics courses explore mathematical concepts for analyzing random events and interpreting data through models and inference. Use tools such as Python, R, Excel and Google Sheets to apply your theoretical knowledge in statistics.

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Corso

Introduzione alla statistica in R

IntermedioLivello di competenza
4.7+
2101 revisioni
4 h
Sviluppa le tue competenze statistiche e impara a raccogliere, analizzare e trarre conclusioni accurate dai dati.

Programma

Statistico in R

4.5+
7 revisioni
52 h
Uno statistico raccoglie e analizza i dati e aiuta le aziende a dare un senso ai dati quantitativi, individuando le tendenze e facendo previsioni.

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Corso

Introduzione alla statistica

BasicLivello di competenza
4.8+
9101 revisioni
4 h
Impara le basi della statistica, tipo le misure di centralità e dispersione, le distribuzioni di probabilità e i test di ipotesi, senza bisogno di programmare!

Corso

Introduzione alla statistica in Python

IntermedioLivello di competenza
4.7+
8435 revisioni
4 h
Migliora le tue abilità statistiche e impara a raccogliere, analizzare e trarre conclusioni precise dai dati usando Python.

Corso

Introduzione alla statistica in R

IntermedioLivello di competenza
4.7+
2101 revisioni
4 h
Sviluppa le tue competenze statistiche e impara a raccogliere, analizzare e trarre conclusioni accurate dai dati.

Corso

Test di ipotesi in Python

IntermedioLivello di competenza
4.7+
3606 revisioni
4 h
Scopri come e quando usare i test di ipotesi più comuni come i test t, i test di proporzione e i test chi-quadrato in Python.

Corso

Campionamento in Python

IntermedioLivello di competenza
4.7+
3816 revisioni
4 h
Learn to draw conclusions from limited data using Python and statistics. This course covers everything from random sampling to stratified and cluster sampling.

Corso

Introduzione alla regressione in R

IntermedioLivello di competenza
4.8+
1500 revisioni
4 h
Prevedi i prezzi delle case e il tasso di clic sugli annunci usando, analizzando e interpretando lanalisi di regressione in R.

Corso

Test di ipotesi in R

IntermedioLivello di competenza
4.7+
1016 revisioni
4 h
Scopri come e quando usare i test di ipotesi in R, come i test t, i test di proporzione e i test chi-quadrato.

Corso

Progettazione Sperimentale in Python

IntermedioLivello di competenza
4.7+
1859 revisioni
4 h
Metti in atto progetti sperimentali e fai analisi statistiche affidabili per arrivare a conclusioni precise e valide!

Corso

Analisi delle serie temporali in Python

IntermedioLivello di competenza
4.8+
138 revisioni
4 h
In questo corso di quattro ore imparerai le basi dellanalisi dei dati delle serie temporali in Python.

Corso

Campionamento in R

IntermedioLivello di competenza
4.7+
878 revisioni
4 h
Padroneggia il campionamento per avere statistiche più precise con meno dati.

Corso

Regressione intermedia in R

IntermedioLivello di competenza
4.7+
809 revisioni
4 h
Impara a fare la regressione lineare e logistica con più variabili che spiegano i dati.

Corso

A/B Testing in Python

IntermedioLivello di competenza
4.7+
364 revisioni
4 h
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.

Corso

Introduzione a Bioconductor in R

IntermedioLivello di competenza
4.7+
123 revisioni
4 h
Impara a usare i pacchetti Bioconductor essenziali per la bioinformatica usando dati su virus, funghi, esseri umani e piante!

Corso

Algebra lineare per la Data Science in R

IntermedioLivello di competenza
4.7+
140 revisioni
4 h
Questo corso è unintroduzione allalgebra lineare, uno dei temi matematici più importanti alla base della scienza dei dati.

Corso

Fondamenti di inferenza in R

IntermedioLivello di competenza
4.7+
53 revisioni
4 h
Impara a tirare conclusioni su una popolazione partendo da un campione di dati usando un processo chiamato inferenza statistica.

Corso

Fondamenti di probabilità in R

BasicLivello di competenza
4.8+
460 revisioni
4 h
In questo corso imparerai i concetti di variabili casuali, distribuzioni e condizionamento.

Corso

Progettazione Sperimentale in R

IntermedioLivello di competenza
4.7+
350 revisioni
4 h
In questo corso imparerai le basi della progettazione sperimentale, una parte fondamentale di qualsiasi analisi dei dati.

Corso

Tecniche statistiche in Tableau

IntermedioLivello di competenza
4.8+
671 revisioni
4 h
Porta le tue abilità di reporting a un livello superiore con le funzioni statistiche integrate di Tableau.

Corso

Analisi delle serie temporali in R

IntermedioLivello di competenza
4.8+
90 revisioni
4 h
Impara le tecniche fondamentali per ricavare informazioni significative dai dati delle serie temporali.

Corso

Analisi dei dati bayesiana in Python

IntermedioLivello di competenza
4.7+
262 revisioni
4 h
Scopri tutti i vantaggi dellanalisi bayesiana dei dati e usala in un sacco di casi reali!

Corso

RNA-Seq con Bioconductor in R

IntermedioLivello di competenza
4.7+
143 revisioni
4 h
Scopri i geni chiave per malattie o condizioni diverse con l’analisi dell’espressione differenziale RNA-Seq.

Corso

Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R

IntermedioLivello di competenza
4.8+
219 revisioni
4 h
Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.

Corso

Fondamenti di probabilità in Python

IntermedioLivello di competenza
4.8+
202 revisioni
5 h
Impara i concetti fondamentali di probabilità come variabili casuali, media e varianza, distribuzioni di probabilità e probabilità condizionate.

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Frequently asked questions

How does probability and statistics related to data science?

Probability and statistics are foundational to data science, offering the tools and frameworks necessary for analyzing data, making predictions, and deriving meaningful insights. They enable data scientists to understand patterns, assess uncertainties, and make informed decisions based on data analysis.

Why is it important to develop knowledge in probability and statistics?

Developing knowledge in probability and statistics is crucial for effectively interpreting data and making reliable predictions. This understanding forms the basis for designing experiments, analyzing results, and validating conclusions in various fields, ensuring decisions are data-driven and evidence-based.

What careers can I pursue with knowledge in probability and statistics?

With knowledge in probability and statistics, you can pursue a wide array of careers such as data scientist, market researcher, machine learning engineer, statistical analyst, and risk manager. These roles span various industries including finance, healthcare, technology, and government, where interpreting data and making evidence-based decisions are key.

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