加拿大多伦多大学的Python和统计学课程老师能讲解密码？

　　多伦多大学的统计学实践课程介绍了统计的概念和方法，内容侧重于单变量和双变量数据的探索性分析、抽样和实验设计、基本概率模型、单样本和双样本研究中的假设估计和检验。Python机器学习则对数据分析中最先进的ML技术进行了广泛的介绍，内容涵盖了分类和回归的基本方法，以及高级ML方法(随机森林和梯度增强)。这两门课均在我们加拿大课程辅导老师的辅导范围内，同学如果有什么问题，可以直接咨询我们的老师。

　　以统计学实践为例，课程核心内容如下：

　　1、观察数据

　　单个分类或定量变量和两个变量之间关系的汇总统计和图形显示。

　　2、收集数据

　　抽样，观察研究和实验，混淆和归纳因果关系的效果。

　　3、概率

　　概率模型，贝叶斯定理，正态分布，大数定律，中心极限定理，抽样分布。

　　4、置信区间

　　比例和均值的置信区间。

　　5、统计测试

　　比例和均值的显著性测试。

　　6、双样本

　　双样本情况下，比例和均值的显著性测试和置信区间。

　　7、线性回归

　　最小二乘法，评估模型拟合，异常值的影响。

　　同学如果有哪部分知识没掌握，直接和我们的加拿大课程辅导老师沟通就可以。此外，任何有关Python的问题，同学也可以随时咨询老师，老师会在第一时间为同学答疑解惑，提供学习上的帮助。