前往資料科學之道 - 統計推論

參與Coursera的課程：Statistical Inference些許心得：

• 統計學基礎，像是：
• Probability and Conditional Probability
• Mean and Variance
• Central Limit Theorem
• Normal Distribution, Poisson Distribution
• Confidence Intervals
• Power
• 使用Swirl對於沒接觸過統計的人是一大幫助。

• 幫助了解概念的資源：
• Khan Academy
• Statistic 101 by Brandon Foltz
•  必須預備的知識(沒有的話無法完成作業)：
• 資料科學家的工具盒
• R語言設計
• 建議預備的知識(課堂中極少部份會要求此類知識)
• 探索性資料分析
• 可重製之研究
• 數學能力要求：
• 不需要超過高中的數學能力，起碼要看的懂Σ。
• 課程出現數學方程式的機會不多，主要以符號邏輯為主。