课程链接: https://www.coursera.org/learn/statistical-inference
近年来，数据驱动的决策逐渐成为各行业的重要依据，而统计推断作为理解和应用数据的核心工具，尤为关键。Coursera上的《统计推断》课程，全面涵盖了从概率基础到高级推断方法的内容，非常适合希望系统掌握统计推断的学习者。课程首先通过第一周的概率与期望值讲解，打下坚实的数学基础。接下来，课程深入探讨变异性、分布及渐近性，为理解复杂统计模型提供支持。在第三周，课程涉及区间估计、假设检验与P值，帮助学生掌握基本推断技巧。最后一周，课程介绍了检验的效能、重采样技术如自助法和置换检验，为实际应用提供多样工具。讲师讲解清晰，内容层层递进，非常适合统计学新手或希望提升实际操作能力的从业者。无论是学术研究还是数据分析工作，这门课都值得一试！
课程链接: https://www.coursera.org/specializations/statistical-learning-for-data-science
在数据科学的领域中，统计学习是基础且关键的技能。最近我参加了由科罗拉多大学博尔德分校开设的课程《统计学习用于数据科学》，收获颇丰。这门课程不仅系统介绍了回归与分类、重采样与样条、决策树、SVM以及无监督学习的核心概念，还配备了丰富的实践内容，帮助我更好地理解模型选择和调优的技巧。课程中的视频讲解深入浅出，配合实际案例，使复杂的统计模型变得更易理解。无论你是数据分析师、机器学习工程师还是数据科学爱好者，这门课程都非常值得一试。强烈推荐给希望提升数据建模能力的朋友们！
课程链接: https://www.coursera.org/specializations/statistical-learning-for-data-science