Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-inference-for-estimation-in-data-science

統計的推論によるデータサイエンスへの新たなアプローチ

こんにちは、皆さん！今日はCourseraで提供されている素晴らしいコース「データサイエンスにおける推定のための統計的推論」について詳しくご紹介します。このコースは、統計的推論、サンプリング分布、そして信頼区間に焦点を当て、人々にデータサイエンスの複雑な世界を理解させるための素晴らしいスタート地点です。

コースの概要

このコースでは、良い推定量の定義と構築方法に加え、モーメント法推定、最尤推定法、そしてより一般的な設定に拡張できる信頼区間の構築方法を学びます。この内容は、CU Boulderのデータサイエンス修士（MS-DS）プログラムの一環として学術クレジットの取得が可能です。

カリキュラムのハイライト

• 点推定: 大きな母集団からのサンプルデータを用いて、パラメータを推定する方法を学び、良い推定量と悪い推定量の違いを理解する手助けとなる特性をレビューします。
• 最尤推定: 最尤推定の定義とその関数の作成方法、1つ及び2つのパラメータの例について学びます。
• 大サンプルにおける最尤推定の性質: 非偏差性や漸近正規性など、最尤推定の大サンプル特性を探ります。
• 正規分布に基づく信頼区間: 信頼区間の定義と、その構築方法を小さなサンプルと大きなサンプルの両方で学びます。
• 非正規性を超えて: 信頼区間の展開: 他の分布における信頼区間の開発方法を学びます。

このコースは、データサイエンスの基礎を学びたい方や、統計的手法を深く理解したい方に特にお勧めです。講義は非常に分かりやすく、実践的な課題も多く含まれているため、学びをすぐに実践できます。

実際のデータ分析や推定技術をマスターするための確かなステップである本コースを、皆さんもぜひ受講してみてください。データに隠された情報を読み解く力がグッと高まること間違いなしです！

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-inference-for-estimation-in-data-science