modul #1 Pengenalan kepada Kebarangkalian dan Statistik Tinjauan keseluruhan kepentingan dan aplikasi kebarangkalian dan statistik dalam senario dunia sebenar
modul #2 Konsep Asas Kebarangkalian Memahami kebarangkalian, ruang sampel, peristiwa dan konsep rawak
modul #3 Jenis Kebarangkalian Menerokai kebarangkalian teori, eksperimen dan subjektif
modul #4 Peraturan Kebarangkalian Mempelajari peraturan penambahan, pendaraban dan pelengkap kebarangkalian
modul #5 Kebarangkalian Bersyarat Memahami kebarangkalian bersyarat, kebebasan dan teorem Bayes
modul #6 Pembolehubah Rawak Pengenalan kepada pembolehubah rawak diskret dan berterusan
modul #7 Taburan Kebarangkalian Meneroka taburan Bernoulli, Binomial, Poisson dan Seragam
modul #8 Taburan Normal Memahami taburan normal, sifatnya dan aplikasinya
modul #9 Ukuran Statistik Mengira min, median, mod, varians dan sisihan piawai
modul #10 Penggambaran Data Memahami kepentingan visualisasi data dan jenis plot yang berbeza
modul #11 Statistik Deskriptif Meringkaskan dan menghuraikan data menggunakan statistik dan visualisasi data
modul #12 Statistik Inferensi Pengenalan untuk membuat inferens tentang populasi berdasarkan data sampel
modul #13 Taburan Persampelan Memahami taburan pensampelan dan teorem had pusat
modul #14 Pengujian Hipotesis Merumus dan menguji hipotesis menggunakan kaedah statistik
modul #15 Selang Keyakinan Membina dan mentafsir selang keyakinan untuk parameter populasi
modul #16 Analisis Regresi Pengenalan kepada regresi linear mudah dan berganda
modul #17 Analisis Korelasi Memahami pekali korelasi dan tafsirannya
modul #18 Ujian Chi-Square Menggunakan chi- ujian persegi untuk kebaikan kesesuaian dan kebebasan
modul #19 Ujian Bukan Parametrik Pengenalan kepada ujian bukan parametrik untuk data nominal dan ordinal
modul #20 Ujian ANOVA dan F Menggunakan ujian ANOVA dan F untuk membandingkan min dan varians
modul #21 Reka Bentuk Eksperimen Merancang eksperimen dan memahami penyekatan, rawak dan replikasi
modul #22 Kaedah Kajian Tinjauan Memahami kaedah penyelidikan tinjauan, termasuk reka bentuk soal selidik dan persampelan
modul #23 Perlombongan Data dan Data Besar Pengenalan kepada data besar dan teknik perlombongan data
modul #24 R dan Python untuk Kebarangkalian dan Statistik Menggunakan R dan Python untuk analisis kebarangkalian dan statistik
modul #25 Penutup & Kesimpulan Kursus Merancang langkah seterusnya dalam kerjaya Kebarangkalian dan Statistik
