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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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Recommended for Probability & Statistics beginners

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Corso

Introduzione alla statistica in R

IntermedioLivello di competenza
4.7+
2034 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

Analisi fattoriale in R

AvanzatoLivello di competenza
4.7+
150 revisioni
4 h
Esplora le variabili nascoste, come la personalità, usando analisi fattoriali esplorative e confermative.

Corso

Analisi dei dati bayesiana in Python

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

Corso

Rilevamento delle anomalie in Python

IntermedioLivello di competenza
4.8+
175 revisioni
4 h
Scopri le anomalie nellanalisi dei tuoi dati e dai una spinta al tuo kit di strumenti statistici Python in questo corso di quattro ore.

Corso

Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R

IntermedioLivello di competenza
4.8+
208 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

Analyzing Survey Data in R

IntermedioLivello di competenza
4.8+
212 revisioni
4 h
Learn survey design using common design structures followed by visualizing and analyzing survey results.

Corso

Introduzione alla modellazione lineare in Python

IntermedioLivello di competenza
4.7+
214 revisioni
4 h
Scopri i concetti e le applicazioni dei modelli lineari con Python e crea modelli per descrivere, prevedere ed estrarre informazioni dai modelli di dati.

Corso

Pensiero statistico in Python (Parte 2)

IntermedioLivello di competenza
4.7+
247 revisioni
4 h
Impara a fare le due cose principali nellinferenza statistica: stimare i parametri e verificare le ipotesi.

Corso

A/B Testing in R

IntermedioLivello di competenza
4.8+
90 revisioni
4 h
Learn the basics of A/B testing in R, including how to design experiments, analyze data, predict outcomes, and present results through visualizations.

Corso

Survival Analysis in R

IntermedioLivello di competenza
4.7+
188 revisioni
4 h
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!

Corso

Network Analysis in R

IntermedioLivello di competenza
4.7+
120 revisioni
4 h
Learn to analyze and visualize network data with the igraph package and create interactive network plots with threejs.

Corso

Inferenza per dati numerici in R

AvanzatoLivello di competenza
4.8+
101 revisioni
4 h
In questo corso imparerai le tecniche per fare inferenze statistiche sui dati numerici.

Corso

Probabilità avanzata: l'incertezza nei dati

AvanzatoLivello di competenza
4.8+
147 revisioni
2 h
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.

Corso

Inferenza per dati categorici in R

AvanzatoLivello di competenza
4.8+
107 revisioni
4 h
In questo corso imparerai come usare le tecniche statistiche per lavorare con i dati categoriali.

Corso

Modelli lineari generalizzati in Python

AvanzatoLivello di competenza
4.7+
143 revisioni
5 h
Aggiungi i modelli logistico e di Poisson al tuo set di strumenti di regressione e impara a usarli, capirli e verificarli, oltre che a fare previsioni.

Corso

Errore e incertezza in Google Sheets

IntermedioLivello di competenza
4.7+
138 revisioni
4 h
Learn to distinguish real differences from random noise, and explore psychological crutches we use that interfere with our rational decision making.

Corso

Foundations of Inference in Python

AvanzatoLivello di competenza
4.8+
218 revisioni
4 h
Get hands-on experience making sound conclusions based on data in this four-hour course on statistical inference in Python.

Corso

Simulazione statistica in Python

IntermedioLivello di competenza
4.8+
28 revisioni
4 h
Impara a risolvere problemi sempre più complicati usando simulazioni per creare e analizzare dati.

Corso

Analisi di sopravvivenza in Python

AvanzatoLivello di competenza
4.7+
71 revisioni
4 h
Usa lanalisi di sopravvivenza per lavorare con i dati relativi al tempo che passa e prevedere quanto tempo si sopravvive.

Corso

Simulazione a eventi discreti in Python

AvanzatoLivello di competenza
4.7+
68 revisioni
4 h
Discover the power of discrete-event simulation in optimizing your business processes. Learn to develop digital twins using Pythons SimPy package.

Corso

Case Studies in Statistical Thinking

IntermedioLivello di competenza
4.9+
79 revisioni
4 h
Take vital steps towards mastery as you apply your statistical thinking skills to real-world data sets and extract actionable insights from them.

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Curious about how to become a statistician? Find out what a statistician does, what you need to get started, and what you can expect from this career.
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An Introduction to Statistical Machine Learning

Discover the powerful fusion of statistics and machine learning. Explore how statistical techniques underpin machine learning models, enabling data-driven decision-making.
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T-tests in R Tutorial: Learn How to Conduct T-Tests

Determine if there is a significant difference between the means of the two groups using t.test() in R.
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Abid Ali Awan

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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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