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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+
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

Analisi fattoriale in R

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

Corso

Rilevamento delle anomalie in Python

IntermedioLivello di competenza
4.8+
178 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

Previsioni in R

BasicLivello di competenza
4.9+
52 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

Modellazione con i dati nel Tidyverse

IntermedioLivello di competenza
4.8+
235 revisioni
4 h
Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.

Corso

Analizzare i dati di sondaggi in R

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

Corso

Pensiero statistico in Python (Parte 2)

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

Corso

Introduzione alla modellazione lineare in Python

IntermedioLivello di competenza
4.7+
223 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

Analisi di sopravvivenza in R

IntermedioLivello di competenza
4.7+
198 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

Generalized Linear Models in R

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

Corso

Modelli ARIMA in R

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

Corso

Probabilità avanzata: l'incertezza nei dati

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

Corso

Errore e incertezza in Google Sheets

IntermedioLivello di competenza
4.7+
154 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

Analisi delle reti in R

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

Corso

Inferenza per dati numerici in R

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

Corso

Fondamenti dell'inferenza in Python

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

Corso

Casi di studio nel pensiero statistico

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

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+
72 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+
72 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

A/B Testing in R

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

Corso

Inferenza per dati categorici in R

AvanzatoLivello di competenza
4.8+
112 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+
145 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

Analisi di reti intermedia in Python

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

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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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