modul #1 Introducere în Probabilitate și Statistică Privire de ansamblu asupra importanței și aplicațiilor probabilității și statisticilor în scenarii din lumea reală
modul #2 Concepte de bază ale probabilității Înțelegerea probabilității, a spațiilor de eșantionare, a evenimentelor și a conceptului de aleatorie
modul #3 Tipuri de probabilitate Explorarea probabilității teoretice, experimentale și subiective
modul #4 Reguli de probabilitate Învățarea regulilor de adunare, înmulțire și complementare ale probabilității
modul #5 Probabilitate condiționată Înțelegerea probabilității condiționate, a independenței și a teoremei Bayes
modul #6 Variabile aleatorii Introducere în variabile aleatoare discrete și continue
modul #7 Distribuții de probabilitate Explorarea distribuțiilor Bernoulli, Binomial, Poisson și Uniform
modul #8 Distribuție normală Înțelegerea distribuției normale, proprietățile și aplicațiile acesteia
modul #9 Măsuri statistice Calcularea mediei, medianei, modului, varianței și abaterii standard
modul #10 Vizualizarea datelor Înțelegerea importanței vizualizării datelor și a diferitelor tipuri de diagrame
modul #11 Statistica descriptivă Rezumarea și descrierea datelor folosind statistici și vizualizarea datelor
modul #12 Statistica inferenţială Introducere în efectuarea de inferențe despre populații pe baza datelor eșantionului
modul #13 Distribuții de eșantionare Înțelegerea distribuțiilor de eșantionare și a teoremei limitei centrale
modul #14 Testarea ipotezei Formularea și testarea ipotezelor folosind metode statistice
modul #15 Intervale de încredere Construirea și interpretarea intervalelor de încredere pentru parametrii populației
modul #16 Analiza de regresie Introducere în regresia liniară simplă și multiplă
modul #17 Analiza corelației Înțelegerea coeficienților de corelație și interpretarea lor
modul #18 Teste Chi-Pătrat Utilizarea testelor chi-pătrat pentru bunăstarea potrivirii și independență
modul #19 Teste non-parametrice Introducere în testele neparametrice pentru date nominale și ordinale
modul #20 Teste ANOVA și F Utilizarea testelor ANOVA și F pentru compararea mediilor și varianțelor
modul #21 Design experimental Proiectarea experimentelor și înțelegerea blocării, randomizării și replicării
modul #22 Metode de cercetare prin sondaj Înțelegerea metodelor de cercetare prin sondaj, inclusiv proiectarea chestionarului și eșantionarea
modul #23 Big Data și Data Mining Introducere în big data și tehnicile de data mining
modul #24 R și Python pentru probabilitate și statistică Utilizarea R și Python pentru analiza probabilităților și statistice
modul #25 Încheierea cursului și concluzia Planificarea următorilor pași în carieră în Probabilitate și Statistică
Sunteți gata să învățați, să împărtășiți și să concurați?
