美国留学生概率论与数据统计课程学习资源推荐

统计学和概率是任何数据科学家或机器学习从业人员的两个主要工具。如果不能很好地理解它们，就几乎不可能理解我们的算法和模型如何工作，以及它们告诉我们什么。为了能够将业务问题正确地转化为机器学习解决方案，掌握它们也是非常重要的。这篇文章给大家带来美国留学生概率论与数据统计课程学习资源推荐。

1.可汗学院

免费课程：这个课程是完全免费的。没有诀窍或证书。

描述：与可汗学院的大多数课程一样，《统计与概率》是通过一系列广泛的、有趣的、简短的视频提供的，中间有测验，你可以得到分数并检查你的统计知识水平。

他们给了课程一个类似于游戏的结构，这使得他们有很多乐趣，同时也很有教育意义。然而，尽管有这种游戏式的结构，但这门课程涵盖了大量的材料：从基本的概率和分布到更高级的概念，如推断或方差分析模型。这门课程可能是在经历了像贝叶斯统计学这样的统计学入门书籍之后的一个重要步骤：有趣的方法》，它的理论性很强，而且代码很少。

时间：这是一个相当广泛的课程。如果有足够的精力，可能需要不到一个月的时间。

先决条件：除了适当的数学水平外，它不需要正式的先决条件。

2.Coursera

付费课程：和这个平台上的大多数课程一样，这门课程只有在订阅了Coursera之后才能得到。但我们相信，由于每一类课程都有很多，(例如，如果你订阅了，你还可以参加机器学习和人工智能课程)，在你的学习过程中，为这个订阅付费是值得的，因为你最终可能会省钱，还能获得闪亮的酷炫证书。

描述：这个课程是由杜克大学提供的。与其他可以找到的课程相比，它更倾向于数据科学。它将向你介绍采样和探索数据、基本概率理论和贝叶斯定理。

你还将学习如何使用R软件探索和可视化数据，你也将在练习和最终项目中使用该软件。这是一门非常完整的课程，对许多人来说，它是他们数据科学职业的第一步。它是《统计学反思》或《数据科学家实用统计学》等书籍的一个很好的替代品。

持续时间：该课程包含大约25个小时的视频和练习，因此，以每天1小时的投入，大约需要一个月的时间。

先决条件：考虑到这是一个涵盖统计学基础知识的初级统计学课程，需要有相当的数学水平才能在完成这个课程时感到舒适。

3.海马课堂

海马课堂专业课程辅导，2100+严选硕博学霸师资，针对学生的薄弱科目和学校教学进度，匹配背景相符的导师，根据学生情况进行1V1专属备课，上课时间灵活安排，中英双语详细讲解课程中的考点、 难点问题，并提供多方位的课后辅导，辅助学生掌握全部课程知识，补足短板。

4.数据科学

免费课程：如果你不想要结束时的闪亮证书，这个课程是免费的。

描述：它是由哈佛大学提供的，所以你可以期望它是一个非常好的概率课程。它涵盖了概率论概念，如随机变量，和独立性，期望值，平均值，方差和所有你需要了解的统计学元素，以便成为一名数据科学家。

它还包括一些实用的方法，如蒙特卡洛模拟，以及中心极限定理等理论见解。练习和课程都是用R语言进行的，所以你也会对这种编程语言有一个很好的介绍。学习这门课程，然后阅读《Python数据科学手册》这样的书，将使你完全理解概率和统计的概念，并能够在R和Python中实现它们。

课程时间：这门课程差不多有20个小时，所以只要有足够的精力，可以在几个星期内轻松完成。

先决条件：建议具备数学和编程知识，以及普通的大学统计学知识，因为通过该课程的进展会更容易，然而，如果你愿意做出努力，它们并不是强制性的。

5.Udacity

免费课程：这又是一个免费的统计学课程，但是如果你不付钱，你将无法获得导师资格或证书。

描述：Udacity上的统计学入门课程(也称为统计学101)，正如它的名字一样，是一门初级统计学课程，涵盖了数据可视化、概率和许多初级统计学概念，如回归、假设检验等等。

这是一个自定进度的课程，有一个期末考试，以检查你在不同章节中学到的概率和统计知识。具体而言，它包括数据中的可视化和关系，使用贝叶斯规则和相关与因果关系的概率，使用最大似然法估算，以及对平均数、中位数和模式等统计学核心概念的介绍，关于异常值和分布的整个章节，以及涵盖统计推理和回归分析的两个最后部分。

教授塞巴斯蒂安-瑟伦(Sebastian Thrun)很有吸引力，聪明而有趣，使讲座轻松度过，同时增加了对所学概念的保留。每一章都包含必须完成的作业，并将指导你充分利用该课程。

课程时间：该课程大约有2个月或8周的时间，每天都会有少量的课程。它有43节课，每天做一节课应该不会花费太多精力，所以我们建议以最佳方式保持。

先决条件：尽管是统计学的入门课程，我们发现如果你已经听说过一些简单的统计学概念，那将是最好的：有了这些小的先前知识，你将最好地掌握所教的内容。

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