What is statistics, and why is it important to learn about?

Statistics is the science of organizing, analyzing, and interpreting large numerical datasets, with a variety of goals. Descriptive statistics such as mean, median, mode and standard deviation summarize the characteristics of a dataset; statistical inference seeks to determine the characteristics of a large population from a representative sample through statistical hypothesis testing; and statistical regression techniques establish the correlations between an dependent variable and one or more independent variables. A familiarity with statistics is critically important for describing and understanding our world. From stock market volatility to political polling to the three-point percentage of your favorite basketball player, statistics help to make the complexity of the world comprehensible - and tell us what to expect. The era of big data has made the use of statistics even more necessary, and data science software like Python and R programming have made data analysis techniques more powerful and more accessible than ever.

What kinds of careers can I pursue with a background in statistics?

Just as statistics have become more important for making sense of our world, an ability to understand and use statistics has become increasingly essential for a variety of careers. Whether you are working in business, government, or academia, it is increasingly expected that assertions and decisions are backed up by data. Thus, you’ll need a familiarity with statistics whether you’re an operations manager preparing a presentation on process improvements for a CEO or a policy analyst writing a research paper on criminal justice reform for a legislator. If you have a passion for building Markov chain models or debating the relative merits of frequentist and Bayesian statistics, you can pursue a career as a full-time statistician. According to the Bureau of Labor Statistics , statisticians earned a median annual salary of $91,160 as of May 2019, and these jobs are expected to grow much faster than average due to the demand for keen statistical analysis across all fields. Statisticians typically have at least a bachelor’s degree in mathematics, computer science, or other quantitative fields, and many positions require a master’s degree in statistics.

Can I learn about statistics by taking online courses on Coursera?

Yes, with absolute certainty. Coursera offers individual courses as well as Specializations in statistics, as well as courses focused on related topics such as programming in Python and R as well as the applied use of business statistics. These courses and Specializations are offered by top-ranked universities such as the University of Michigan, Duke University, and Johns Hopkins University, ensuring that you won’t sacrifice educational rigor to learn online. You can also learn about statistics through Coursera’s hands-on Guided Projects, which allow you to build skills with step-by-step tutorials from experienced instructors to help you learn with confidence.

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Statistics

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Master of Computer Science in Data ScienceUniversity of Illinois

Master of Science in ManagementUniversity of Illinois at Urbana-Champaign

Statistics with Python
University of Michigan
Spezialisierung
Bewertet mit 4.6 von fünf Sternen. 1565 Rezensionen
53k Kursteilnehmer
Beginner
Basic Statistics
University of Amsterdam
Kurs
Bewertet mit 4.6 von fünf Sternen. 3148 Rezensionen
190k Kursteilnehmer
Beginner
Statistics with R
Duke University
Spezialisierung
Bewertet mit 4.7 von fünf Sternen. 5274 Rezensionen
250k Kursteilnehmer
Beginner
Methods and Statistics in Social Sciences
University of Amsterdam
Spezialisierung
Bewertet mit 4.6 von fünf Sternen. 4930 Rezensionen
290k Kursteilnehmer
Beginner
Business Statistics and Analysis
Rice University
Spezialisierung
Bewertet mit 4.7 von fünf Sternen. 6840 Rezensionen
140k Kursteilnehmer
Beginner
Data Science: Statistics and Machine Learning
Johns Hopkins University
Spezialisierung
Bewertet mit 4.4 von fünf Sternen. 6135 Rezensionen
230k Kursteilnehmer
Intermediate
Probability and Statistics: To p or not to p?
University of London
Kurs
Bewertet mit 4.6 von fünf Sternen. 924 Rezensionen
43k Kursteilnehmer
Beginner
Biostatistics in Public Health
Johns Hopkins University
Spezialisierung
Bewertet mit 4.8 von fünf Sternen. 927 Rezensionen
21k Kursteilnehmer
Beginner
Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis
University of California, Santa Cruz
Kurs
Bewertet mit 4.6 von fünf Sternen. 2356 Rezensionen
100k Kursteilnehmer
Intermediate
Data Science
Johns Hopkins University
Spezialisierung
Bewertet mit 4.5 von fünf Sternen. 40595 Rezensionen
930k Kursteilnehmer
Beginner
Mathematics for Machine Learning
Imperial College London
Spezialisierung
Bewertet mit 4.6 von fünf Sternen. 8570 Rezensionen
190k Kursteilnehmer
Beginner
IBM Data Science
IBM
PROFESSIONAL CERTIFICATE
Bewertet mit 4.6 von fünf Sternen. 59435 Rezensionen
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Beginner
Improving your statistical inferences
Eindhoven University of Technology
Kurs
Bewertet mit 4.9 von fünf Sternen. 586 Rezensionen
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Mathematics for Data Science
National Research University Higher School of Economics
Spezialisierung
Bewertet mit 4.4 von fünf Sternen. 394 Rezensionen
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Statistical Analysis with R for Public Health
Imperial College London
Spezialisierung
Bewertet mit 4.7 von fünf Sternen. 812 Rezensionen
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Introduction to Probability and Data with R
Duke University
Kurs
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Bewertet mit 4.5 von fünf Sternen. 7064 Rezensionen
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Advanced Machine Learning
National Research University Higher School of Economics
Spezialisierung
Bewertet mit 4.5 von fünf Sternen. 3279 Rezensionen
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Advanced
SAS Programmer
SAS
PROFESSIONAL CERTIFICATE
Bewertet mit 4.8 von fünf Sternen. 1268 Rezensionen
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Beginner
COVID19 Data Analysis Using Python
Coursera Project Network
NEU
angeleitetes Projekt
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In summary, here are 10 of our most popular statistics courses

Statistics with Python: University of Michigan
Basic Statistics: University of Amsterdam
Statistics with R: Duke University
Methods and Statistics in Social Sciences: University of Amsterdam
Business Statistics and Analysis: Rice University
Data Science: Statistics and Machine Learning: Johns Hopkins University
Probability and Statistics: To p or not to p?: University of London
Biostatistics in Public Health: Johns Hopkins University
Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis: University of California, Santa Cruz
Data Science: Johns Hopkins University

Häufig gestellte Fragen zum Thema Statistik

Statistics is the science of organizing, analyzing, and interpreting large numerical datasets, with a variety of goals. Descriptive statistics such as mean, median, mode and standard deviation summarize the characteristics of a dataset; statistical inference seeks to determine the characteristics of a large population from a representative sample through statistical hypothesis testing; and statistical regression techniques establish the correlations between an dependent variable and one or more independent variables.
A familiarity with statistics is critically important for describing and understanding our world. From stock market volatility to political polling to the three-point percentage of your favorite basketball player, statistics help to make the complexity of the world comprehensible - and tell us what to expect. The era of big data has made the use of statistics even more necessary, and data science software like Python and R programming have made data analysis techniques more powerful and more accessible than ever.
Just as statistics have become more important for making sense of our world, an ability to understand and use statistics has become increasingly essential for a variety of careers. Whether you are working in business, government, or academia, it is increasingly expected that assertions and decisions are backed up by data. Thus, you’ll need a familiarity with statistics whether you’re an operations manager preparing a presentation on process improvements for a CEO or a policy analyst writing a research paper on criminal justice reform for a legislator.
If you have a passion for building Markov chain models or debating the relative merits of frequentist and Bayesian statistics, you can pursue a career as a full-time statistician. According to the Bureau of Labor Statistics, statisticians earned a median annual salary of $91,160 as of May 2019, and these jobs are expected to grow much faster than average due to the demand for keen statistical analysis across all fields. Statisticians typically have at least a bachelor’s degree in mathematics, computer science, or other quantitative fields, and many positions require a master’s degree in statistics.
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Melden Sie sich für spezialisierte Kurse an um bestimmte berufliche Kompetenzen zu erwerben und zu erweitern. Sie absolvieren anspruchsvolle Kurse und führen praxisorientierte Projekte durch. Bei Abschluss können Sie ein Zertifikat erwerben, welches Sie für berufliche Netzwerke und Bewerbungen verwenden können.

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