After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
课程介绍
统计学研究如何收集、分析数据并据此得出结论。它是一种极具价值的工具，能帮助您更清晰地把握未来，并推断出众多问题的答案。例如：某人购买您产品的可能性有多大、客服团队将接到多少电话、要生产多少种牛仔裤尺码才能覆盖 95% 的人群？在本课程中，您将通过提升统计技能来回答这类问题，并学习如何计算平均值、用散点图展示数值之间的关系，以及计算相关性。您还将学习概率这一统计推理的基石，并使用 Python 设计良好的研究，以便从数据中得出自己的结论。视频包含实时字幕，您可以点击视频左下角的 "Show transcript" 展开查看。
课程术语表位于右侧的资源部分。
若要获得 CPE 学分，您需要完成课程，并在合格评估中达到 70% 的分数。您可以点击右侧的 CPE 学分提示进入评估。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
描述性统计
描述性统计为您提供从海量数据中提炼要点的工具。在本章中，您将探索包括均值、中位数和标准差在内的描述性统计，并学习如何准确解读这些指标。您还将培养批判性思维，以便为您的数据选择最合适的汇总统计量。
2
随机数与概率
本章将学习如何生成随机样本，并用概率来度量机会。您将使用真实的销售数据来计算销售人员取得成功的概率。最后，您将使用二项分布来建模具有二元结果的事件。
3
更多分布与中心极限定理
现在是时候探索统计中最重要的概率分布之一——正态分布。您将创建直方图来绘制正态分布，并理解中心极限定理；随后，通过加入泊松分布、指数分布和 t 分布，进一步扩展您对统计函数的掌握。
4
相关性与实验设计
本章将学习如何量化两个变量之间线性关系的强度，并探讨混杂变量如何影响其他两个变量之间的关系。您还将看到研究设计如何影响结果、改变数据的分析方式，并可能影响结论的可靠性。
Python 统计学入门
课程完成
