课程主页: https://www.coursera.org/learn/fitting-statistical-models-data-python
课程简介
在国际知名的在线教育平台Coursera上，有一门非常实用的课程，名为《用Python拟合统计模型》。这门课不仅仅局限于统计推断技术的基础，更多的是向大家展示如何将统计模型高效地拟合到数据上，以解决实际的研究问题。
无论是对初学者还是经验丰富的研究人员，这门课的信息量都非常充足：从确定模型的目标，到如何评估和处理数据中的不同类型变量，无所不包。
课程大纲
第一周：统计建模的概述与考虑因素
这一周，课程团队带领我们走进统计模型拟合的世界。在这里，我们会了解如何从研究设计入手，将研究问题明晰化，进而有效连接到我们后续的数据分析方法。
第二周：独立数据模型拟合
本周，我们将学习线性回归和逻辑回归的基本知识。在这里，不仅会让学员明确如何进行模型拟合，也会重点讲解如何评估和解释创建的模型，这对于优化我们的分析数据结果是至关重要的。
第三周：依赖数据模型拟合
对于那些允许取决于以往变量的模型，如多级模型和边际模型，本周给予深入讲解。这是一个үмpty plate，研究人员将掌握如何用更有效的建模方法处理复杂变量及设计研究的方法论。
第四周：特定主题
课程最后一周包括一些特别主题，涵盖前面课程涉及内容的延展，如不同类型的依耐变量以及如何运用贝叶斯技术深入探讨数据分析等。这些实际应用会大大提升你的统计建模能力。
为什么选择这门课
这门课程使用Python作为语言，适合初学者，学员将能够在学期结束后建立起良好的模型观念，通晓基础统计以及如何利用python有效地处理数据。同时，课程还引入了一些比较前沿的统计技术，比如贝叶斯模型，这无疑将使你对数据分析和统计推断的广泛应用具备更深入的理解。
如果你是一位希望提高统计分析能力的数据研究者，亦或是希望运用统计工具简化复杂分析工作的人，我强烈推荐这门课。如果您动手操作的思想面加以实际数据寻一解决方案，这会是你职业生涯中的自我提高的绝佳机会。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/fitting-statistical-models-data-python