• Duración:
    18 semanas
  • Dedicación:
    10–14 horas por semana
  • Precio:

    GRATIS
    Agregar un Certificado Verificado por $300 USD

  • Institución
  • Tema:
  • Nivel:
    Advanced
  • Idioma:
    English
  • Transcripción de video:
    English
  • Tipo de curso:
    Al ritmo del instructor

Programas asociados:

Prerrequisitos

  • 6.431x or equivalent probability theory course
  • College-level single and multi-variable calculus
  • Vectors and matrices

Sobre este curso

Omitir Sobre este curso

Statistics is the science of turning data into insights and ultimately decisions. Behind recent advances in machine learning, data science and artificial intelligence are fundamental statistical principles. The purpose of this class is to develop and understand these core ideas on firm mathematical grounds starting from the construction of estimators and tests, as well as an analysis of their asymptotic performance.

After developing basic tools to handle parametric models, we will explore how to answer more advanced questions, such as the following:

  • How suitable is a given model for a particular dataset?
  • How to select variables in linear regression?
  • How to model nonlinear phenomena?
  • How to visualize high-dimensional data?

Taking this class will allow you to expand your statistical knowledge to not only include a list of methods, but also the mathematical principles that link them together, equipping you with the tools you need to develop new ones.

This course is part of theMITx MicroMasters Program in Statistics and Data Science. Master the skills needed to be an informed and effective practitioner of data science. You will complete this course and three others from MITx, at a similar pace and level of rigor as an on-campus course at MIT, and then take a virtually-proctored exam to earn your MicroMasters, an academic credential that will demonstrate your proficiency in data science or accelerate your path towards an MIT PhD or a Master's at other universities. To learn more about this program, please visit https://micromasters.mit.edu/ds/.

Lo que aprenderás

Omitir Lo que aprenderás
  • Construct estimators using method of moments and maximum likelihood, and decide how to choose between them
  • Quantify uncertainty using confidence intervals and hypothesis testing
  • Choose between different models using goodness of fit test
  • Make prediction using linear, nonlinear and generalized linear models
  • Perform dimension reduction using principal component analysis (PCA)

Conoce a tus instructores

Philippe Rigollet
Associate Professor
Massachusetts Institute of Technology
Jan-Christian Hütter
Teaching Assistant
Massachusetts Institute of Technology
Karene Chu
Lecturer and Research Scientist
Massachusetts Institute of Technology

Obtén un Certificado Verificado para destacar los conocimientos y las habilidades que adquieras
$300 USD

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  • Oficial y verificado

    Obtén un certificado con la firma del instructor y el logotipo de la institución para demostrar tus logros y aumentar las posibilidades de conseguir trabajo

  • Fácil de compartir

    Agrega el certificado a tu currículum o publícalo directamente en LinkedIn

  • Incentivo comprobado

    El certificado te da un motivo más para completar el curso

  • Apoya nuestra labor

    edX, una organización sin fines de lucro, se sustenta con los certificados verificados para financiar la educación gratuita para todo el mundo

¿Quién puede hacer este curso?

Lamentablemente, las personas de uno o más de los siguientes países o regiones no podrán registrarse para este curso: Irán, Cuba y la región de Crimea en Ucrania. Si bien edX consiguió licencias de la Oficina de Control de Activos Extranjeros de los EE. UU. (U.S. Office of Foreign Assets Control, OFAC) para ofrecer nuestros cursos a personas en estos países y regiones, las licencias que hemos recibido no son lo suficientemente amplias como para permitirnos dictar este curso en todas las ubicaciones. edX lamenta profundamente que las sanciones estadounidenses impidan que ofrezcamos todos nuestros cursos a cualquier persona, sin importar dónde viva.