Bilgi Bilimi İstatistikleri: Temellerden Gelişmiş Modellere

Veri bilimi istatistik temelleri üzerine inşa edilmiş olmasına rağmen, pek çok kişi temel matematik ve gerçek dünya veri analizi arasındaki boşluğu doldurmak için mücadele ediyor.Bu kurs, karmaşık veri kümelerinden anlamlı içgörü elde etmek için ihtiyacınız olan temel istatistiksel kavramlar boyunca adım adım size rehberlik ediyor. Basit ortalamaları anlamaktan ileri istatistiksel modeller, hipotez testleri ve regresyon analizini uygulamaya geçiş yapacaksınız. Yazılı açıklamalar ve pratik egzersizler yoluyla, gerçek dünya veri bilimi sorunlarını güvenle çözmek için gerekli analitik zihniyeti oluşturacaksınız. Ne öğreneceksin: - Temel olasılık kavramları, olasılik dağılımları ve istatistiksel terminolojiyi anlamak - Veri merkezli varsayımları doğrulamak için hipotez testleri ve güven aralıkları uygulayın - Değişkenler arasındaki ilişkileri analiz etmek için doğrusal gerileme modelleri oluşturun ve yorumlayın - İstatistiksel belirsizliği tahmin etmek için bootstrapping dahil olmak üzere modern yeniden örnekleme yöntemlerini keşfetmek - Modern istatistik kütüphaneleri ve veri çerçeveleri çalışma akışlarını kullanarak verileri analiz edin Müfredat, ileri doğrusal modeller ve istatistiksel çıkarımlara geçmeden önce temel terminoloji ve olasılık teorisiyle başlar. Açık açıklamalar okuyacak, pratik kod parçaları çalışacak ve öğrenmenizi güçlendirmek için yazılı egzersizler tamamlayacaksınız. Bu ders, veri analistliği yapmak isteyenler ve veri bilimciliği yapmaya başlayanlar için tasarlanmıştır. Temelli tanımlardan yola çıktığımız için, önceden ileri matematik bilgisi gerekmez. Veri bilimi için istatistiksel temelinizi bugün inşa etmeye başlayın.