课程介绍

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课程服务
授课方式，录损+助教
救程周期，66课时

适宜人群
0基础人群
有意从事数括分析类工作的有数据分析需求的在校大学生成届毕业生，在职工作人员
相关从业者
数据科学数据分析，人工智能，数据产品经理从业者，中高级管理人员。财务对统计学感兴趣者
转行求职者
从事统计调查。数据外理，数据分析，或打算转往数据分析领域转行的人员

课程特色
本门课程主要针对于初级数据分析师，数据运营、数据科学等相关数据岗位的必备理论入门课程，通过理论和案例的学习理解，能快速掌握统计学理论应用
学后可快速运用到实版工作中，达到提升理论分析与思维提升的良好效里
本课程深入浅出，晦涩难懂的公式定理通过老师讲解的方式。起松掌振，用接地气的方式让理论和实际应用结合，学习统计学知识这门课程就够了

课程大纲

01
进阶二·统计学与Python实现·导学篇 统计学习概述

0.1 什么是统计学(16分钟)       暂无试看

0.2 怎么学习统计学(7分钟)

0.3 为什么?Python实现?不是其他编程语?(8分钟)

0.4 如何配置专属的虚拟环境(18分钟)
02
进阶二·统计学与Python实现·第1章 描述性统计分析

1.1.1 统计学中的数据（上）(12分钟)

1.1.2 统计学中的数据（下）(12分钟)

1.2.1 集中趋势（上）(16分钟)

1.2.2 集中趋势（下）(13分钟)

1.3 离散程度(21分钟)

1.4.1 描述性统计实验课（上）(5分钟)

1.4.2 如何?Python从数据库中获取数据(11分钟)

1.4.3 描述性统计实验课（下）(18分钟)

1.5 描述性统计课后作业(2分钟)
03
进阶二·统计学与Python实现·第2章 概率论

2.1 概率的基本原理(28分钟)

2.2 期望值与?数定律(19分钟)

2.3 条件概率(12分钟)

2.4 ?叶斯定理及其应?(29分钟)

2.5 概率论课后作业(2分钟)
04
进阶二·统计学与Python实现·第3章 随机变量及其分布（1）

3.1.1 什么是随机变量？（上）(11分钟)

3.1.2 什么是随机变量？（下）(7分钟)

3.2 随机变量中的相关计算函数(21分钟)

3.3.1 离散型随机变量的分布及其应?（一）(10分钟)

3.3.2 离散型随机变量的分布及其应?（二）(21分钟)

3.3.3 离散型随机变量的分布及其应?（三）(17分钟)

3.3.4 离散型随机变量的分布及其应?（四）(8分钟)

3.4.1 连续型随机变量的分布及其应?（一）(9分钟)

3.4.2 连续型随机变量的分布及其应?（?）(10分钟)

3.4.3 连续型随机变量的分布及其应?（三）(12分钟)
05
进阶二·统计学与Python实现·第3章 随机变量及其分布（2）

3.4.4 连续型随机变量的分布及其应?（四）(2分钟)

3.5.1 随机变量实验课（上）(12分钟)

3.5.2 随机变量实验课（下）(22分钟)

3.6 随机变量课后作业(1分钟)
06
进阶二·统计学与Python实现·第4章 总体与样本

4.1 总体与样本(16分钟)

4.2.1 抽样分布（上）(20分钟)

4.2.2 抽样分布（下）(21分钟)

4.3 中?极限定理(30分钟)

4.4.1 总体与样本实验课（上）(16分钟)

4.4.2 总体与样本实验课（下）(16分钟)

4.5 总体与样本课后作业(1分钟)
07
进阶二·统计学与Python实现·第5章 参数估计

5.1 参数估计概述(23分钟)

5.2.1 区间估计（一）(26分钟)

5.2.2 区间估计（?）(19分钟)

5.2.3 区间估计（三）(25分钟)

5.2.4 区间估计（四）与参数估计?结(16分钟)

5.3 参数估计实验课(24分钟)

5.4 参数估计课后作业(1分钟)
08
进阶二·统计学与Python实现·第6章 假设检验

6.1.1 假设检验的概念（上）(21分钟)

6.1.2 假设检验的概念（下）(20分钟)

6.2.1 AB测试（上）(21分钟)

6.2.2 AB测试（下）(11分钟)

6.3 统计功效(20分钟)

6.4.1 多重检验（上）(10分钟)

6.4.2 多重检验（下）(8分钟)

6.5.1 假设检验实验课（上）(14分钟)

6.5.2 假设检验实验课（下）(17分钟)

6.6 假设检验课后作业(1分钟)
09
进阶二·统计学与Python实现·第7章 线性回归

7.1.1 线性相关性（上）(18分钟)

7.1.2 线性相关性（下）(12分钟)

7.2 线性回归模型(17分钟)

7.3.1 显著性检验（上）(11分钟)

7.3.2 显著性检验（下）(9分钟)

7.4.1 模型检验（上）(17分钟)

7.4.2 模型检验（中）(6分钟)

7.4.3 模型检验（下）(12分钟)

7.5 线性回归实验课(26分钟)

7.6 线性回归课后作业(1分钟)