课程链接: https://www.coursera.org/learn/statistical-inference-for-estimation-in-data-science
在数据科学的世界里，统计推断是基础也是关键。最近我发现了一门非常实用的Coursera课程——《Data Science中的统计推断（Statistical Inference for Estimation in Data Science）》。这门课程由CU Boulder提供，内容丰富，涵盖了从样本分布、置信区间到最大似然估计等核心内容，非常适合希望提升统计分析能力的学生和数据从业者。
课程内容分为多个模块，首先介绍样本估计的基本概念，包括点估计和方法矩估计，让你学会如何从有限样本中推断总体参数。接下来，深入讲解最大似然估计（MLE），不仅理解其原理，还能学会构建各种参数的MLE，并理解其大样本性质，如渐近无偏性和正态性，帮助你评估估计器的优劣。
此外，课程还专门讲解了如何构建置信区间，无论是已知还是未知方差的情况，都有详细的操作指南。特别值得一提的是“超越正态分布”的章节，扩展到非正态分布、比例、方差等参数的置信区间，非常实用。
我强烈推荐这门课程给所有希望打牢统计基础、提升数据分析能力的学习者。它不仅适合本科生或研究生，也非常适合在职人士补充专业技能。课程提供学分，可以作为硕士学位的一部分，学习后你将更有信心处理实际工作中的数据推断问题。
课程链接: https://www.coursera.org/learn/statistical-inference-for-estimation-in-data-science