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統計の基礎

説明

統計は、データを洞察に、そして最終的には決定に変える科学です。 機械学習の最近の進歩の背後には、データサイエンスと人工知能が基本的な統計原理です。 このクラスの目的は、推定量とテストの構築、およびそれらの漸近的パフォーマンスの分析から始まる、確固たる数学的根拠に基づいてこれらのコアアイデアを開発および理解することです。 パラメトリックモデルを処理するための基本的なツールを開発した後、次のようなより高度な質問に答える方法を探ります。特定のデータセットに対して特定のモデルがどの程度適しているか。 線形回帰で変数を選択する方法は? 非線形現象をモデル化する方法は? 高次元データを視覚化する方法は? このクラスを受講すると、統計知識を拡張して、メソッドのリストだけでなく、メソッドをリンクする数学的原理も含めて、新しいメソッドを開発するために必要なツールを身に付けることができます。 このコースは、統計およびデータサイエンスのMITxMicroMastersプログラムの一部です。 データサイエンスの情報に基づいた効果的な実践者になるために必要なスキルを習得します。 このコースとMITxの他のXNUMXつのコースを、MITのキャンパス内コースと同様のペースとレベルの厳密さで修了し、仮想監督試験を受けて、MicroMastersを取得します。これは、データサイエンスまたは他の大学のMIT博士号または修士号への道を加速します。 このプログラムの詳細については、https://micromasters.mit.edu/ds/にアクセスしてください。

価格:$ 300 –監査は無料です!

ハーバード大学とマサチューセッツ工科大学が設立した教育用プラットフォームであるedXによる統計の基礎。

統計の基礎 – MITx