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कोर्स

Statistical Thinking in Python (Part 1)

मध्यवर्ती3 घंटे

सांख्यिकीय रूप से सोचने और अपने डेटा की भाषा बोलने के लिए ज़रूरी आधार तैयार करें।

Python3 घंटे18 वीडियो61 अभ्यास4,550 XP180K+उपलब्धि का प्रमाणपत्र

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कोर्स विवरण

डेटा इकट्ठा करने और उन्हें उपयोग योग्य रूप में लाने की मेहनत के बाद, आखिर में आप उनसे साफ और संक्षिप्त निष्कर्ष निकालना चाहते हैं। डेटा एनालिसिस पाइपलाइन का यह अहम आखिरी कदम सांख्यिकीय अनुमिति के सिद्धांतों पर टिका होता है। इस कोर्स में, आप सांख्यिकीय तौर पर सोचने की बुनियाद बनाना शुरू करेंगे, अपने डेटा की भाषा समझेंगे, और जानेंगे कि आपका डेटा आपको क्या बता रहा है। सांख्यिकीय सोच की ये बुनियादें बनाने में दशकों लगे, लेकिन आज कंप्यूटर की मदद से इन्हें बहुत तेजी से समझा जा सकता है। Python-आधारित टूल्स की शक्ति के साथ, आप जल्दी से गति पकड़ेंगे और इस कोर्स के अंत तक सांख्यिकीय ढंग से सोचना शुरू कर देंगे।

पूर्वापेक्षाएँ

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

1

ग्राफिकल एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस

उन्नत सांख्यिकीय अनुमिति तकनीकों में जाने से पहले, आपको अपने डेटा को प्लॉट करके और सरल सार-सांख्यिकी निकालकर उसे एक्सप्लोर करना चाहिए। इस प्रक्रिया को एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस कहा जाता है और यह डेटा के सांख्यिकीय विश्लेषण का पहला अहम कदम है।
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3

संभाव्यात्मक सोचना — डिस्क्रीट वैरिएबल्स

सांख्यिकीय अनुमिति संभावना पर आधारित होती है। क्योंकि हम बहुत कम ही पूर्ण निश्चितता के साथ डेटा से कुछ कह पाते हैं, इसलिए हम डेटा के बारे में परिमाणात्मक कथन करने के लिए संभाव्यात्मक भाषा का उपयोग करते हैं। इस अध्याय में, आप डिस्क्रीट मात्राओं के बारे में संभाव्यात्मक रूप से सोचना सीखेंगे: वे जो केवल कुछ निश्चित मान ले सकती हैं, जैसे पूर्णांक।
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4

संभाव्यात्मक सोचना — कंटीन्युअस वैरिएबल्स

अब बारी है कंटीन्युअस वैरिएबल्स की, यानी वे जो किसी भी भिन्नात्मक मान को ले सकती हैं। कई सिद्धांत समान हैं, लेकिन कुछ बारीकियाँ हैं। इस अंतिम अध्याय के अंत में, आप वह संभाव्यात्मक भाषा बोल रहे होंगे जिसकी ज़रूरत आपको इस कोर्स के अगले भाग में कवर की गई अनुमिति तकनीकों की ओर बढ़ने के लिए है।
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