К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Statistics with Python Using NumPy, Pandas, and SciPy · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Statistics with Python Using NumPy, Pandas, and SciPy

Курс от University of Michigan
Средний≈ 19.5 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

“Statistics with Python Using NumPy, Pandas, and SciPy” explores how to apply statistical and mathematical techniques to data science problems. Throughout the first half of the course, you’ll work on reviewing vector dot products, interpreting text as vectors, and matrix multiplication. You’ll also explore the basics of probability, laying the groundwork for statistical analysis. In the second half, you’ll cover how to interpret data distributions, reason about probability, explore the special properties of normal distributions, understand linear relationships in data, and the connection between probability and uncertainty. This is the third course in the four-course series “Data-Oriented Python Programming and Debugging,” where you’ll work to strengthen your programming capabilities and enhance your problem-solving skills.

Навыки, которые вы освоите

Correlation AnalysisDescriptive StatisticsStatisticsData AnalysisExploratory Data AnalysisStatistical ProgrammingPython Programming

Программа курса

4 модулей · 43 учебных материалов

01Vector Operations and Text Representation in Data Science12 материалов

Welcome to the Course

Welcome to the Course and SpecializationВидеоCourse SyllabusЧтениеIntroduce YourselfОбсуждениеHelp Us Learn About YouЧтение

Учитесь у экспертов

Elle O'Brien

Lecturer IV & Research Investigator

Anthony Whyte

Lecturer IV in Information

Paul Resnick

Michael D. Cohen Collegiate Professor of Information

Statistics with Python Using NumPy, Pandas, and SciPy
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 19.5 ч

4 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Узбекский, Испанский, Казахский, Венгерский

Часть программы вашего университета

Vector Operations and Text Representation in Data Science

Welcome to 'Course 3'Видео
Jupyter Lab EnvironmentЛабораторная
Vector Dot Products - CodeВидео
Text as Vectors - CodeВидео
Matrix MultiplicationВидео
Debugging ChallengeВидео
Jupyter Lab 1Лабораторная
Assessment 1Программирование
02Understanding and Visualizing Data Distributions8 материалов

Understanding and Analyzing Data Distribution Characteristics

Jupyter Lab EnvironmentЛабораторнаяBasic Probability with a BernoulliВидеоDiscrete Data DistributionsВидеоContinuous Data DistributionsВидеоDebugging ChallengeВидеоJupyter Lab 2ЛабораторнаяAssessment 2.1ЗаданиеAssessment 2.2Программирование
03Understanding and Analyzing Data Distribution Characteristics9 материалов

Understanding and Analyzing Data Distribution Characteristics

Jupyter Lab EnvironmentЛабораторнаяLearning From Data DistributionsВидеоReasoning About Probability from a DistributionВидеоSpecial Properties of Normal DistributionsВидеоLinear Relationships in DataВидеоProbability and UncertaintyВидеоDebugging ChallengeВидеоJupyter Lab 3ЛабораторнаяAssessment 3Программирование
04Sampling Methods and Statistical Inference14 материалов

Sampling Methods and Statistical Inference

Jupyter Lab EnvironmentЛабораторнаяSampling DistributionsВидеоHow Sample Size Affects Variance of the Sampling DistributionВидеоBootstrap SamplingВидеоThe Central Limit TheoremВидеоStatistical Inference Part 1: Null Hypothesis TestingВидеоStatistical Inference Part 2: Simulating the Null with ShufflingВидеоStatistical Inference Part 3: Bootstrap Confidence IntervalsВидеоStatistical Inference Part 4: a Bayesian ApproachВидеоDebugging ChallengeВидеоJupyter Lab 4ЛабораторнаяAssessment 4ПрограммированиеPost Course SurveyЧтениеAttributionsЧтение