Statystyka danych: od podstaw do zaawansowanych modeli

Nauka o danych opiera się na podstawach statystyki, ale wiele osób stara się wypełnić lukę między podstawową matematyką a rzeczywistą analizą danych.Ten kurs krok po kroku przeprowadzi Cię przez podstawowe pojęcia statystyczne, których potrzebujesz, aby wyodrębnić znaczące informacje ze złożonych zestawów danych. Będziesz przechodzić od zrozumienia prostych średnich do stosowania zaawansowanych modeli statystycznych, testowania hipotez i analizy regresji.Poprzez pisemne wyjaśnienia i praktyczne ćwiczenia zbudujesz analityczne nastawienie wymagane do rozwiązywania rzeczywistych problemów związanych z nauką o danych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia prawdopodobieństwa, rozkłady prawdopodobneń i terminologię statystyczną - Zastosuj testowanie hipotez i przedziały ufności, aby zweryfikować założenia oparte na danych - Buduj i interpretuj modele regresji liniowej, aby analizować relacje między zmiennymi - Poznaj nowoczesne metody ponownego próbkowania, w tym bootstrapping, w celu oszacowania niepewności statystycznej - Analizuj dane za pomocą nowoczesnych bibliotek statystycznych i przepływów pracy ram danych Program nauczania zaczyna się od podstawowej terminologii i teorii prawdopodobieństwa, a następnie przechodzi do zaawansowanych modeli liniowych i wnioskowania statystycznego.Będziesz czytać jasne wyjaśnienia, studiować praktyczne fragmenty kodu i wykonywać ćwiczenia pisemne, aby wzmocnić naukę. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących analityków danych i początkujący naukowcy danych.Nie jest wymagane wcześniejsze zaawansowane tło matematyczne, ponieważ budujemy z podstawowych definicji. Zacznij budować podstawy statystyczne dla nauki o danych już dziś.