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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
4.8+
2283 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

Progettazione Sperimentale in R

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

Corso

Previsioni in R

BasicLivello di competenza
4.8+
56 revisioni
5 h
Impara a fare previsioni sul futuro usando le previsioni delle serie temporali in R, compresi i modelli ARIMA e i metodi di livellamento esponenziale.

Corso

RNA-Seq con Bioconductor in R

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

Corso

Analisi di sopravvivenza in R

IntermedioLivello di competenza
4.7+
225 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

Modelli ARIMA in R

BasicLivello di competenza
4.8+
342 revisioni
4 h
Diventa un esperto nellapplicazione dei modelli ARIMA (media mobile autoregressiva integrata) ai dati delle serie temporali usando R.

Corso

Generalized Linear Models in R

IntermedioLivello di competenza
4.8+
221 revisioni
4 h
Il corso Modello lineare generalizzato amplia il tuo kit di strumenti di regressione includendo la regressione logistica e di Poisson.

Corso

Simulazione statistica in Python

IntermedioLivello di competenza
4.9+
33 revisioni
4 h
Impara a risolvere problemi sempre più complicati usando simulazioni per creare e analizzare dati.

Corso

Introduzione alla modellazione lineare in Python

IntermedioLivello di competenza
4.7+
239 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

Fondamenti dell'inferenza in Python

AvanzatoLivello di competenza
4.8+
259 revisioni
4 h
Fai pratica nel tirare conclusioni sensate basate sui dati in questo corso di quattro ore sullinferenza statistica in Python.

Corso

Analizzare i dati di sondaggi in R

IntermedioLivello di competenza
4.8+
235 revisioni
4 h
Impara a progettare sondaggi usando strutture di progettazione comuni, per poi visualizzare e analizzare i risultati dei sondaggi.

Corso

Probabilità avanzata: l'incertezza nei dati

AvanzatoLivello di competenza
4.8+
188 revisioni
2 h
Affina l’intuito su probabilità avanzata, valutazione del rischio e simulazioni per prendere decisioni aziendali basate sui dati con sicurezza.

Corso

Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R

IntermedioLivello di competenza
4.8+
240 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

Modelli lineari generalizzati in Python

AvanzatoLivello di competenza
4.7+
154 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

Inferenza per dati numerici in R

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

Corso

Analisi di reti intermedia in Python

AvanzatoLivello di competenza
4.8+
97 revisioni
4 h
Analizza i grafici delle serie temporali, usa i grafici bipartiti e impara a risolvere problemi complessi nellanalisi delle reti.

Corso

Inferenza per dati categorici in R

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

Corso

Analisi delle reti in R

IntermedioLivello di competenza
4.7+
141 revisioni
4 h
Impara ad analizzare e visualizzare dati di rete con il pacchetto igraph e creare grafici di rete interattivi con threejs.

Corso

A/B Testing in R

IntermedioLivello di competenza
4.8+
102 revisioni
4 h
Impara le basi dell’A/B testing in R: progetta esperimenti, analizza dati, prevedi risultati e presenta tutto con visualizzazioni.

Corso

Simulazione a eventi discreti in Python

AvanzatoLivello di competenza
4.7+
84 revisioni
4 h
Ottimizza i processi aziendali con la simulazione a eventi discreti. Impara a creare gemelli digitali con SimPy, pacchetto Python.

Corso

Analisi di sopravvivenza in Python

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

Corso

Analisi fattoriale in R

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

Corso

Errore e incertezza in Google Sheets

IntermedioLivello di competenza
4.7+
158 revisioni
4 h
Impara a distinguere le differenze reali dal rumore casuale e scopri gli appigli psicologici che ostacolano le decisioni razionali.

Corso

Casi di studio nel pensiero statistico

IntermedioLivello di competenza
4.9+
90 revisioni
4 h
Sviluppa il pensiero statistico applicando le tue competenze a dati reali per ottenere insight concreti.

Corso

Analisi dei dati da sondaggio in Python

IntermedioLivello di competenza
4.7+
61 revisioni
4 h
Impara ad analizzare i dati dei sondaggi con Python e scopri quando è meglio usare strumenti statistici descrittivi e inferenziali.

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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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