Saltar al contenido principal
InicioPythonStatistical Thinking in Python (Part 1)

Statistical Thinking in Python (Part 1)

Build the foundation you need to think statistically and to speak the language of your data.

Comience El Curso Gratis
3 horas18 vídeos61 ejercicios179.907 aprendicesTrophyDeclaración de cumplimiento

Crea Tu Cuenta Gratuita

GoogleLinkedInFacebook

o

Al continuar, acepta nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que sus datos se almacenan en los EE. UU.
Group

¿Entrenar a 2 o más personas?

Pruebe DataCamp para empresas

Preferido por estudiantes en miles de empresas


Descripción del curso

After all of the hard work of acquiring data and getting them into a form you can work with, you ultimately want to make clear, succinct conclusions from them. This crucial last step of a data analysis pipeline hinges on the principles of statistical inference. In this course, you will start building the foundation you need to think statistically, speak the language of your data, and understand what your data is telling you. The foundations of statistical thinking took decades to build, but can be grasped much faster today with the help of computers. With the power of Python-based tools, you will rapidly get up-to-speed and begin thinking statistically by the end of this course.
Empresas

Group¿Entrenar a 2 o más personas?

Obtenga acceso de su equipo a la biblioteca completa de DataCamp, con informes centralizados, tareas, proyectos y más
Pruebe DataCamp Para EmpresasPara obtener una solución a medida, reserve una demostración.
  1. 1

    Graphical Exploratory Data Analysis

    Gratuito

    Before diving into sophisticated statistical inference techniques, you should first explore your data by plotting them and computing simple summary statistics. This process, called exploratory data analysis, is a crucial first step in statistical analysis of data.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Introduction to Exploratory Data Analysis
    50 xp
    What is the goal of statistical inference?
    50 xp
    Advantages of graphical EDA
    50 xp
    Plotting a histogram
    50 xp
    Plotting a histogram of iris data
    100 xp
    Axis labels!
    100 xp
    Adjusting the number of bins in a histogram
    100 xp
    Plot all of your data: Bee swarm plots
    50 xp
    Bee swarm plot
    100 xp
    Interpreting a bee swarm plot
    50 xp
    Plot all of your data: ECDFs
    50 xp
    Computing the ECDF
    100 xp
    Plotting the ECDF
    100 xp
    Comparison of ECDFs
    100 xp
    Onward toward the whole story!
    50 xp
Empresas

Group¿Entrenar a 2 o más personas?

Obtenga acceso de su equipo a la biblioteca completa de DataCamp, con informes centralizados, tareas, proyectos y más

conjuntos de datos

2008 election results (all states)2008 election results (swing states)Belmont StakesSpeed of light

colaboradores

Collaborator's avatar
Yashas Roy
Collaborator's avatar
Hugo Bowne-Anderson

requisitos previos

Python Toolbox
Justin Bois HeadshotJustin Bois

Lecturer at the California Institute of Technology

Ver Más

¿Qué tienen que decir otros alumnos?

¡Únete a 14 millones de estudiantes y empieza Statistical Thinking in Python (Part 1) hoy mismo!

Crea Tu Cuenta Gratuita

GoogleLinkedInFacebook

o

Al continuar, acepta nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que sus datos se almacenan en los EE. UU.