Veri Bilimi için Pratik İstatistiksel Sonuçlama ve Hipotez Testi

Veri odaklı kararlar almak sadece ortalamaları hesaplamaktan daha fazlasını gerektirir; bulgularınızın istatistiksel olarak önemli olup olmadığını veya sadece rastgele gürültü olup olmadığını bilmelisiniz.Bu kurs, modern veri bilimi uygulamaları için özel olarak tasarlanmış istatistik sonuç ve hipotez testlerinin temel ilkelerini tanımlar. Sadece verilere bakmaktan, matematiksel olarak sağlam sonuçlar çıkarmaya güvenle geçiş yapacaksınız. Hipotezleri nasıl yapacağınızı, test istatistiklerini nasıl hesaplayacağınızı ve p-değerlerini nasıl doğru yorumlayacağınızın öğrenilmesiyle, A/B testlerini doğrulamak, deneysel özellikleri değerlendirmek ve yaygın istatistiksel tuzakları önlemek için gerekli analitik katılığı kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Nüfuslar, örnekler ve örnekleme dağılımları da dahil olmak üzere istatistiksel çıkarımın temel kavramlarını anlamak. - Gerçek dünya veri bilimi senaryoları için sıfır ve alternatif hipotezler formüle edin. - P değerlerini, güven aralığını ve etki büyüklüklerini hesaplayın ve yanlış yorumlamalardan kaçınmak için doğru şekilde yorumlayın. - Python'un bilimsel kütüphanelerini kullanarak t-testi, ANOVA ve chi-kare testi gibi klasik parametrik testler uygulayın. - Standart olmayan veri dağılımları için permütasyon testleri ve bootstrapping dahil olmak üzere simülasyon tabanlı çıkarım uygulayın. - Güçlü deney ve A/B testleri tasarlamak için istatistiksel güç ve örnek büyüklüğü gereksinimlerini analiz edin. - P-hacking ve çoklu karşılaştırma önyargısı gibi yaygın etik ve pratik tuzakları tanımlayın ve önleyin. Kurs, hem klasik hem de modern simülasyon tabanlı testler için pratik, metin tabanlıdır hesaplamalar ve Python kod parçaları ile size rehberlik etmeden önce, istatistiksel olasılığın temel terminolojisi ve mantığıyla başlar. Başlangıç veri analistleri, umut verici veri bilimcileri ve önceden gelişmiş istatistiksel arka plan gerektirmeyen güçlü nicel bir temel inşa etmek isteyen geliştiriciler için tasarlanmıştır. Verilerinizi kullanarak güvenilir, istatistiksel olarak desteklenen kararlar almaya başlayın.