After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
コース説明
次の仕事に備えたい方や、統計の面接スキルを磨いて実力をキープしたい方に最適です。条件付き確率からA/Bテスト、バイアス・バリアンスのトレードオフまで、定番の面接トピックをしっかり身につけましょう。Web実験の結果やオーストラリアの気象データなど、多様なデータセットを扱います。コース修了後は、Pythonを活用して統計に関するあらゆる質問に自信を持って臨めるようになります。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
確率と標本分布
この章では、条件付き確率、ベイズの定理、中心極限定理を復習してコースをスタートします。あわせて、よく参照される確率分布を用いた問題への取り組み方も学びます。
2
探索的データ分析
この章では、探索的データ分析に関する統計概念に備えます。記述統計、カテゴリ変数の扱い、変数間の関係といったトピックを取り上げます。演習では、分析課題や統計を用いたコーディング問題への対策ができます。
3
統計実験と有意性検定
信頼区間、仮説検定、多重検定、そして検出力とサンプルサイズの役割を復習し、実験とテストに関する重要な概念をさらに深く学びます。エラーの種類と、その実務上の意味についても扱います。
4
回帰と分類
最後に、回帰や分類モデルに密接に関連する概念を取り上げます。基本的なMachine Learningアルゴリズムの復習から始め、モデル評価、特殊なケースへの対処、バイアス・バリアンスのトレードオフへと一気に進みます。
Pythonで統計面接問題を練習しよう
コース修了
