Bilgi Bilimi için Gelişmiş İstatistiksel Metodlar

Veri bilimi sadece kod yazmaktan daha fazlası; bilgiyi yöneten temel patern ve olasılıkların katı bir anlayışını gerektirir. Basit gözlemden ileriye gidip öngörü gücüne ulaşmak için, verilerin nasıl davranacağını tanımlayan matematiksel çerçeveleri ele almanız gerekiyor. Bu ders, sizi temel olasılık teorisinden karmaşık istatistiksel modellemeye götürerek, karmaşık veri kümelerinden anlamlı sonuçlar çıkarmanızı sağlar. Bulgularınızın varyansını, önemini ve güvenilirliğini anlamak için temel ortalamaları nasıl geçeceğinizi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Temel olasılık dağılımlarını ve gerçek dünya veri paternlerini nasıl tanımladıklarını anlayın - Sonuçları doğrulamak ve ortak analitik tuzakları önlemek için hipotez testleri ve p-değerleri uygulayın - Öncelikli gerileme analizi ve öngörü ve açıklama modelleri için genelleştirilmiş doğrusal modeller - Yeni veriler elde edildiğinde inançları güncellemek için Bayes çıkarım tekniklerini uygulayın - Güçlü model değerlendirmesi için bootstrapping gibi modern yeniden örnekleme yöntemlerini keşfedin - Mevcut veri çerçeve kütüphanelerini kullanarak modern veri boru hatları içinde istatistiksel doğrulama uygulayın Kurs, anahtar terimler ve temel teorik tanımlamalara ayrıntılı bir girişle başlar. Daha sonra, çıkarımsal istatistik, modelleme teknikleri ve günümüzde sektörde kullanılan modern onay uygulamalarının yazılı açıklamaları yoluyla ilerlersiniz. Bu ders, analitik çalışmaları için güçlü bir matematiksel temel oluşturmak isteyen yeni başlayanlar ve umut vadeden veri uzmanları için tasarlanmıştır. Gelişmiş hesaplamada önceden deneyime gerek yoktur. Veri biliminde kariyer için istatistiksel temelinizi bugün inşa etmeye başlayın.