Перейти к основному контенту
Главная

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.

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через GoogleПоказать больше вариантов

или


Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, Политику конфиденциальности и соглашаетесь с хранением ваших данных в США.
Group

Обучаете 2 или более человек?

Попробовать DataCamp for Business

Recommended for Probability & Statistics beginners

Build your Probability & Statistics skills with interactive courses, curated by real-world experts

Курс

Введение в статистику на R

Средний уровеньУровень навыков
4.7+
2 267 отзывов
4 ч
Развивайте навыки статистики и научитесь собирать, анализировать данные и делать точные выводы.

Трек

Статистик на R

4.5+
7 отзывов
52 ч
Статистик собирает и анализирует данные и помогает компаниям понимать количественные данные, в том числе выявлять тенденции и делать прогнозы.

Не знаете, с чего начать?

Пройти оценку

Просматривайте курсы и треки Probability & Statistics

Курс

Анализ временных рядов в R

Средний уровеньУровень навыков
4.8+
93 отзыва
4 ч
Освойте ключевые методы, необходимые для извлечения ценных выводов из данных временных рядов.

Курс

RNA-Seq с Bioconductor в R

Средний уровеньУровень навыков
4.7+
155 отзывов
4 ч
Освойте анализ дифференциальной экспрессии RNA-Seq для выявления генов, связанных с различными заболеваниями или состояниями.

Курс

Анализ выживаемости в R

Средний уровеньУровень навыков
4.7+
222 отзыва
4 ч
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!

Курс

Anomaly Detection in Python

Средний уровеньУровень навыков
4.8+
188 отзывов
4 ч
Detect anomalies in your data analysis and expand your Python statistical toolkit in this four-hour course.

Курс

ARIMA Models in R

БазовыйУровень навыков
4.8+
339 отзывов
4 ч
Become an expert in fitting ARIMA (autoregressive integrated moving average) models to time series data using R.

Курс

Generalized Linear Models in R

Средний уровеньУровень навыков
4.8+
218 отзывов
4 ч
The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.

Курс

Основы статистического вывода на Python

Продвинутый уровеньУровень навыков
4.8+
253 отзыва
4 ч
Получите практический опыт построения обоснованных выводов на основе данных в этом четырехчасовом курсе по статистическому выводу в Python.

Курс

Введение в линейное моделирование на Python

Средний уровеньУровень навыков
4.7+
237 отзывов
4 ч
Изучите концепции и применение линейных моделей с Python и создавайте модели для описания, прогнозирования и извлечения выводов из закономерностей данных.

Курс

Hierarchical and Mixed Effects Models in R

Продвинутый уровеньУровень навыков
4.7+
204 отзыва
4 ч
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.

Курс

Анализ данных опросов в R

Средний уровеньУровень навыков
4.8+
232 отзыва
4 ч
Изучите дизайн опросов с помощью распространённых структур и научитесь визуализировать и анализировать результаты опросов.

Курс

Основы байесовского анализа данных в R

Средний уровеньУровень навыков
4.8+
237 отзывов
4 ч
Узнайте, что такое байесовский анализ данных, как он работает и почему это полезный инструмент в вашем наборе инструментов data science.

Курс

A/B-тестирование в R

Средний уровеньУровень навыков
4.8+
102 отзыва
4 ч
Изучите основы A/B-тестирования в R: проектируйте эксперименты, анализируйте данные, прогнозируйте результаты и представляйте их с помощью визуализаций.

Курс

Обобщённые линейные модели в Python

Продвинутый уровеньУровень навыков
4.7+
152 отзыва
5 ч
Расширьте свой набор инструментов регрессии моделями логистической и Пуассона и научитесь обучать, понимать, валидировать их и делать прогнозы.

Курс

Средний уровень сетевого анализа на Python

Продвинутый уровеньУровень навыков
4.8+
95 отзывов
4 ч
Анализируйте графики временных рядов, используйте двудольные графы и получите навыки для решения сложных задач в сетевой аналитике.

Курс

Анализ сетей в R

Средний уровеньУровень навыков
4.7+
138 отзывов
4 ч
Научитесь анализировать и визуализировать сетевые данные с пакетом igraph и создавать интерактивные сетевые графики с threejs.

Курс

Дискретно-событийное моделирование на Python

Продвинутый уровеньУровень навыков
4.7+
84 отзыва
4 ч
Узнайте, как имитационное моделирование дискретных событий помогает оптимизировать бизнес-процессы. Создавайте цифровые двойники с пакетом SimPy для Python.

Курс

Анализ выживаемости в Python

Продвинутый уровеньУровень навыков
4.7+
76 отзывов
4 ч
Используйте анализ выживаемости для работы с данными «время до события» и прогнозирования времени выживания.

Курс

Ошибки и неопределённость в Google Sheets

Средний уровеньУровень навыков
4.7+
158 отзывов
4 ч
Научитесь отличать реальные различия от случайного шума и изучите психологические костыли, мешающие рациональному принятию решений.

Курс

Примеры применения статистического мышления

Средний уровеньУровень навыков
4.9+
90 отзывов
4 ч
Сделайте важные шаги к мастерству, применяя навыки статистического мышления к реальным наборам данных и извлекая из них практические выводы.

Курс

Факторный анализ в R

Продвинутый уровеньУровень навыков
4.7+
170 отзывов
4 ч
Исследуйте латентные переменные, такие как личность, с помощью разведочного и подтверждающего факторного анализа.

Курс

Примеры из практики: анализ сетей в R

БазовыйУровень навыков
4.7+
50 отзывов
4 ч
Применяйте базовые концепции сетевого анализа к крупным реальным наборам данных в 4 разных кейс-стади.

Связанные ресурсы по теме Probability & Statistics

блог

How to Become a Statistician in 2026

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.
Joleen Bothma's photo

Joleen Bothma

10 мин

Учебное руководство

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.
Joanne Xiong's photo

Joanne Xiong

11 мин

Учебное руководство

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.
Abid Ali Awan's photo

Abid Ali Awan

10 мин


Ready to apply your skills?

Projects allow you to apply your knowledge to a wide range of datasets to solve real-world problems in your browser

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.

Другие технологии и темы

технологии

Развивайте навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств

Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.