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कोर्स विवरण
क्या आप अगली नौकरी पाना चाहते हैं या अपनी सांख्यिकी इंटरव्यू स्किल्स को तेज रखना चाहते हैं? कंडीशनल प्रॉबेबिलिटीज़ से लेकर A/B टेस्टिंग और बायस-वेरिएंस ट्रेडऑफ तक के क्लासिक इंटरव्यू कॉन्सेप्ट्स में महारत हासिल करने के लिए तैयार हो जाइए! आप वेब-आधारित प्रयोगों के परिणामों और ऑस्ट्रेलियाई मौसम डेटा सहित विविध डेटासेट पर काम करेंगे। इस कोर्स के बाद, आप अपने अगले इंटरव्यू में आत्मविश्वास से जा सकेंगे और Python की मदद से किसी भी सांख्यिकी प्रश्न का सामना कर सकेंगे!
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Probability और Sampling Distributions
यह अध्याय कोर्स की शुरुआत कंडीशनल प्रॉबेबिलिटीज़, बेयज़ प्रमेय (Bayes' theorem), और सेंट्रल लिमिट थ्योरम की समीक्षा से करता है। इसी दौरान, आप सीखेंगे कि अक्सर संदर्भित होने वाले प्रॉबेबिलिटी डिस्ट्रीब्यूशन्स से जुड़े प्रश्नों को कैसे हल करें।
2
Exploratory Data Analysis
इस अध्याय में, आप एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस से जुड़े सांख्यिकीय कॉन्सेप्ट्स की तैयारी करेंगे। टॉपिक्स में डेस्क्रिप्टिव स्टैटिस्टिक्स, कैटेगॉरिकल वैरिएबल्स को संभालना, और वैरिएबल्स के बीच के संबंध शामिल हैं। ये अभ्यास आपको एनालिटिकल असेसमेंट या स्टैट्स-आधारित कोडिंग प्रश्न के लिए तैयार करेंगे।
3
Statistical Experiments और Significance Testing
एक्सपेरिमेंट्स और टेस्टिंग से जुड़े अहम कॉन्सेप्ट्स में गहराई से जाने के लिए कॉन्फिडेंस इंटरवल्स, हाइपोथिसिस टेस्टिंग, मल्टीपल टेस्ट्स, और पॉवर व सैंपल साइज की भूमिका की समीक्षा करें। हम त्रुटियों के प्रकारों पर भी चर्चा करेंगे और व्यवहार में उनका क्या अर्थ होता है, यह समझेंगे।
4
Regression और Classification
अंत में, हम रिग्रेशन और क्लासिफिकेशन मॉडल्स से निकटता से जुड़े कॉन्सेप्ट्स पर बात करेंगे। अध्याय की शुरुआत बुनियादी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम्स की समीक्षा से होती है और जल्दी ही मॉडल इवैल्यूएशन, विशेष केसों को संभालने, और बायस-वेरिएंस ट्रेडऑफ तक पहुँचती है।
Python में सांख्यिकी इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास
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