ये कोर्स करने के बाद, मैं पेशेवर विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्ड बनाने में आत्मविश्वास महसूस करता हूँ
Shoebur Rahmanप्रोक्योरमेंट विशेषज्ञ, Giz Bangladesh
कोर्स विवरण
Hypothesis testing आपको अपने datasets से जुड़े सवालों के उत्तर सांख्यिकीय तौर पर सटीक तरीके से देने में मदद करता है। इस कोर्स में, आप Python में अपनी विश्लेषण क्षमता बढ़ाएँगे और सीखेंगे कि t-tests, proportion tests, और chi-square tests जैसे आम tests को कब और कैसे इस्तेमाल करना है। वास्तविक डेटा के साथ काम करते हुए—जिसमें Stack Overflow यूज़र फीडबैक और मेडिकल सप्लाई शिपमेंट्स से जुड़ा सप्लाई-चेन डेटा शामिल है—आप समझेंगे कि ये tests कैसे काम करते हैं और इनके पीछे छिपी मुख्य मान्यताएँ क्या हैं। आप यह भी देखेंगे कि non-parametric tests पारंपरिक hypothesis tests की सीमाओं से आगे कैसे जा सकते हैं।वीडियोज़ में लाइव ट्रांसक्रिप्ट उपलब्ध हैं जिन्हें आप वीडियो के नीचे-बाएँ दिए "Show transcript" पर क्लिक करके देख सकते हैं।
कोर्स का glossary दाएँ तरफ Resources सेक्शन में मिल जाएगा।
CPE क्रेडिट्स पाने के लिए आपको कोर्स पूरा करना होगा और qualified assessment में 70% स्कोर हासिल करना होगा। दाएँ तरफ CPE credits कॉलआउट पर क्लिक करके आप assessment पर जा सकते हैं।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Hypothesis Testing की बुनियाद
Hypothesis testing कैसे काम करता है और यह किन समस्याओं को हल कर सकता है? इसे समझने के लिए, आप one-sample proportion test का पूरा workflow देखेंगे। इस दौरान, आप z-scores, p-values, और false negative तथा false positive errors जैसे अहम कॉन्सेप्ट्स से परिचित होंगे।
- Hypothesis tests और z-scores50 XP
- A/B टेस्टिंग के उपयोग50 XP
- सैंपल mean की गणना100 XP
- z-score की गणना100 XP
- p-values50 XP
- आपराधिक मुकदमे और हाइपोथेसिस टेस्ट50 XP
- लेफ्ट टेल, राइट टेल, टू टेल्स100 XP
- p-values की गणना100 XP
- सांख्यिकीय महत्व50 XP
- p-values से निर्णय50 XP
- कॉन्फिडेंस इंटरवल की गणना100 XP
- टाइप I और टाइप II त्रुटियाँ100 XP
2
Two-Sample और ANOVA Tests
इस चैप्टर में, आप t-tests की मदद से दो समूहों के बीच means में अंतर को परखना सीखेंगे और इसे दो से अधिक समूहों तक ANOVA और pairwise t-tests के ज़रिए बढ़ाएँगे।
3
Proportion Tests
अब बारी है proportion tests का इस्तेमाल करके दो समूहों के बीच proportions में अंतर जाँचने की। हैंड्स-ऑन अभ्यासों के माध्यम से, आप proportion tests को दो से अधिक समूहों तक chi-square independence tests के साथ बढ़ाएँगे, और फिर one-sample केस में chi-square goodness of fit tests के साथ लौटेंगे।
4
Non-Parametric Tests
अंत में, आप parametric hypothesis tests की मान्यताओं के बारे में जानेंगे और देखेंगे कि जब ये मान्यताएँ पूरी नहीं होतीं, तब non-parametric tests कैसे काम आते हैं।
Python में Hypothesis Testing
कोर्स
पूर्ण
