# UC Berkeley Data102（2025 年秋）

- 原标题：UC Berkeley Data102（2025 秋）
- 类型：课程
- 来源：data102.org
- 学期：2025 秋
- 首次精选：2026-10-29 23:09
- 分级：值得看
- 学习层级：进阶
- 主题：[model-benchmarks](<https://oplearnx.com/md/topics/model-benchmarks.md>)（第 14 位）、[business-decision-apps](<https://oplearnx.com/md/topics/business-decision-apps.md>)（第 15 位）
- 原文链接：[https://data102.org/fa25](<https://data102.org/fa25>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_6695c093093d](<https://oplearnx.com/resources/pk_6695c093093d>)

## 摘要

加州大学伯克利分校 Data 102《Data, Inference, and Decisions》2025 年秋季课程网站，页面注明内容已于 2026 年 3 月归档，仅供查阅。页面列出两位授课教师 Nivasini Ananthakrishnan 与 Ramesh Sridharan 的简介，以及按周组织的课程安排，包括讲座、实验、讨论课、Vitamin 小测和作业，主题覆盖二元决策、p 值与假设检验、多重假设检验与错误发现率控制、频率派与贝叶斯决策、贝叶斯建模与层次模型等。适合想学习数据推断与决策统计方法的人参考。

## 概览

- 语言：英文
- 规模：25 讲 · 11 次实验
- 动手：11 个实验 · 6 次作业

## 学完你能

- 对二元决策问题建立基于损失与风险的决策框架。
- 理解并运用 p 值与多重假设检验、错误发现率控制。
- 区分频率派与贝叶斯建模，并进行参数估计与推断。
- 构建贝叶斯层次模型，并用拒绝采样、Gibbs 采样等方法做推断。
- 拟合广义线性模型并做模型检查与不确定性量化。
- 用因果推断、多臂老虎机与强化学习方法分析决策问题。

## 适合你吗

- 适合：已具备统计推断与回归基础、想系统学习决策方法的学生
- 适合：对贝叶斯建模、因果推断、bandits 与强化学习感兴趣的学习者
- 适合：希望结合实验与项目实践数据分析决策方法的人
- 暂不适合：完全没有概率统计基础、想从零入门的人
- 暂不适合：只想学习编程实现而不涉及统计理论的人
- 需要先会：材料未列出先修要求，从内容看需具备概率统计与回归建模基础。

## 课程特点

- 内容侧重：统计推断与决策：决策、假设检验、贝叶斯建模、GLM、因果推断、bandits、强化学习。
- 练习与项目：11 个实验（Jupyter notebook）、6 次作业、每讲后 Vitamin 小测、两次期中考试，以及分阶段提交的项目。

## 内容覆盖

- 第 1 讲 二元决策 I
- 第 2 讲 二元决策 II
- 第 3 讲 p 值与假设检验
- 第 4 讲 多重假设检验与错误发现率控制
- 第 5 讲 频率派与贝叶斯决策
- 第 6 讲 频率派与贝叶斯建模导论（参数估计与推断）
- 第 7 讲 贝叶斯层次模型
- 第 8 讲 贝叶斯层次模型 II
- 第 9 讲 基于采样的贝叶斯推断
- 第 10 讲 回归与广义线性模型
- 第 11 讲 广义线性模型与模型检查
- 第 12 讲 广义线性模型的不确定性量化
- 第 13 讲 非参数方法与神经网络
- 第 14 讲 神经网络、反向传播与可解释性
- 第 15 讲 因果推断 I：关联与因果
- 第 16 讲 因果推断 II：随机实验
- 第 17 讲 因果推断 III：观察性研究
- 第 18 讲 集中不等式
- 第 19 讲 多臂老虎机 I
- 第 20 讲 多臂老虎机 II
- 第 21 讲 强化学习 I
- 第 22 讲 强化学习 II
- 第 23 讲 案例研究、鲁棒性与泛化
- 第 24 讲 建模与决策的技术与伦理视角
- 第 25 讲 技术与伦理视角（续）及课程总结

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）