moduł #10 Przedziały ufności Konstruowanie i interpretowanie przedziałów ufności dla średnich i proporcji populacji
moduł #11 Testowanie hipotez Formułowanie hipotez, statystyki testowe, wartości p oraz błędy typu I i II
moduł #12 Testowanie hipotez w jednej próbie Testowanie hipotez dotyczących średniej lub proporcji populacji przy użyciu pojedynczej próby
moduł #13 Testowanie hipotez w dwóch próbach Testowanie hipotez dotyczących różnicy między dwiema średnimi lub proporcjami populacji
moduł #14 Analiza ANOVA i regresji Analiza wariancji (ANOVA) i prosta regresja liniowa
moduł #15 Analiza regresji wielokrotnej Wielokrotna regresja liniowa regresja, interpretacja współczynników i ocena modelu
moduł #16 Analiza szeregów czasowych Analiza trendów, rozkład sezonowy i prognozowanie przy użyciu modeli ARIMA
moduł #17 Kontrola jakości statystycznej Kontrola procesów, wykresy kontrolne i analiza zdolności procesów
moduł #18 Zastosowania statystyki w biznesie Stosowanie koncepcji statystycznych do problemów biznesowych, w tym prognozowanie i podejmowanie decyzji
moduł #19 Eksploracja danych i analiza dużych zbiorów danych Przegląd eksploracji danych i analizy dużych zbiorów danych, w tym wstępne przetwarzanie i wizualizacja danych
moduł #20 Uczenie maszynowe w biznesie Wprowadzenie do uczenia maszynowego, w tym uczenie nadzorowane i nienadzorowane
moduł #21 Studia przypadków w statystyce biznesowej Praktyczne zastosowania koncepcji statystycznych do problemów biznesowych i studia przypadków
moduł #22 Oprogramowanie statystyczne dla biznesu Używanie pakietów oprogramowania statystycznego, w tym R, Python i Excel
