In this three-course Specialization, you’ll build a strong mathematical foundation in probability, statistics, and basic stochastic processes, with direct applications to data science and artificial intelligence. You’ll begin by mastering the fundamentals of probability, learning to quantify uncertainty, work with random variables, and apply the Central Limit Theorem. Next, you’ll explore discrete-time Markov chains, discovering how to model dynamic systems, analyze long-term behavior, and apply Monte Carlo methods to sample from complex distributions. Finally, you’ll develop expertise in statistical estimation, learning to construct and evaluate estimators, apply maximum likelihood and method of moments estimation, and interpret confidence intervals. By the end of the specialization, you’ll have the analytical skills to make data-driven decisions, model real-world phenomena, and support advanced AI applications.
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Spezialisierung für Foundations of Probability and Statistics
Probability and Statistics for Data Science and AI. Master probability, Markov chains, and statistical inference applications for data science and AI.
Dozenten: Anne Dougherty
Bei 
enthalten
Empfohlene Erfahrung
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Explain core probability concepts and their role in statistical analysis and data science
Analyze and model stochastic systems using discrete-time Markov chains and assess long-term behavior
Apply Monte Carlo simulation techniques to generate samples from complex probability distributions
Construct, evaluate, and compare statistical estimators using maximum likelihood and method of moments approaches
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Statistical Modeling
- Statistical Analysis
- Generative AI Agents
- Data Literacy
- Bayesian Statistics
- Artificial Intelligence
- Probability & Statistics
- Statistics
- Mathematical Modeling
- Theoretical Computer Science
- Statistical Inference
- Probability
- Estimation
- Applied Mathematics
- Machine Learning Algorithms
- Markov Model
- Data Science
- Probability Distribution
- Statistical Methods
- Sampling (Statistics)
Was ist inbegriffen?
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August 2025
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.
- Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
- Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
- Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
- Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of Colorado Boulder.
Spezialisierung - 3 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Explain why probability is important to statistics and data science.
See the relationship between conditional and independent events in a statistical experiment.
Calculate the expectation and variance of several random variables and develop some intuition.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Was Sie lernen werden
Analyze long-term behavior of Markov processes for the purposes of both prediction and understanding equilibrium in dynamic stochastic systems
Apply Markov decision processes to solve problems involving uncertainty and sequential decision-making
Simulate data from complex probability distributions using Markov chain Monte Carlo algorithms
Kompetenzen, die Sie erwerben
Was Sie lernen werden
Identify characteristics of “good” estimators and be able to compare competing estimators.
Construct sound estimators using the techniques of maximum likelihood and method of moments estimation.
Construct and interpret confidence intervals for one and two population means, one and two population proportions, and a population variance.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Auf einen Abschluss hinarbeiten
Dieses Spezialisierung ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
Dozenten
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Häufig gestellte Fragen
Foundations of Probability and Statistics takes approximately 16 weeks to complete.
Sequence in calculus up through Calculus II (preferably multivariate calculus) and some programming experience in R or Python.
Courses do not have to be taken a specific order, though it's recommended that learners follow the sequence of courses if they have no previous experience.
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,