Suy luận thống kê là quá trình rút ra kết luận về quần thể hoặc sự thật khoa học từ dữ liệu. Có nhiều phương thức thực hiện suy luận bao gồm mô hình thống kê, chiến lược định hướng dữ liệu và sử dụng rõ ràng các thiết kế và ngẫu nhiên hóa trong phân tích. Hơn nữa, có những lý thuyết rộng (thường xuyên, Bayesian, khả năng xảy ra, dựa trên thiết kế,…) và vô số phức tạp (thiếu dữ liệu, nhiễu được quan sát và không được quan sát, thành kiến) để thực hiện suy luận. Một học viên thường có thể bị bỏ lại trong mê cung suy nhược của các kỹ thuật, triết lý và sắc thái. Khóa học này trình bày các nguyên tắc cơ bản của suy luận trong một cách tiếp cận thực tế để hoàn thành công việc. Sau khi tham gia khóa học này, sinh viên sẽ hiểu được các hướng rộng của suy luận thống kê và sử dụng thông tin này để đưa ra các lựa chọn sáng suốt trong việc phân tích dữ liệu.

Là khóa thứ sáu trong chuỗi khóa học Data Science Specialization

• Khóa 1: The Data Scientist’s Toolbox
• Khóa 2: R Programming
• Khóa 3: Getting and Cleaning Data
• Khóa 4: Exploratory Data Analysis
• Khóa 5: Reproducible Research
• Khóa 6: Statistical Inference
• Khóa 7: Regression Models
• Khóa 8: Practical Machine Learning
• Khóa 9: Developing Data Products
• Khóa 10: Data Science Capstone