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コース

R で学ぶ統計面接対策

上級スキルレベル

更新日 2022/10

このコースでは、分布から仮説検定、回帰モデルまで、頻出の統計トピックを網羅的に準備します。

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RProbability & Statistics

4時間

16 ビデオ

50 演習

4,200 XP

4,645

修了証明書

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コース説明

面接の準備はできていますか？志望企業のことを熟知していても、R の統計に関する定番の面接質問を練習していなければ不安が残りますよね。本コースでは、分布から仮説検定、回帰モデルまで、面接で頻出の統計トピックを幅広く復習します。Parkinson 病のデータやガス価格などのデータセットを使ってスキルを磨きます。面接本番で自信を持って R の統計質問に答えられるよう、通常の DataCamp コースより少し手ごたえのある内容にしています。

前提条件

Intermediate R Foundations of Inference in R Foundations of Probability in R

1

Probability Distributions

Want to increase your odds of acing your job interview? If so, brush up on your knowledge of probability theory. In this chapter, we'll roll dice and shoot baskets to explain probabilities using real-life examples.

Discrete distributions

Probability functions

Bernoulli trials

Binomial distribution

Continuous distributions

Uniform distribution

Shape of normal distribution

Sample from normal distribution

Central limit theorem

Law of large numbers

Simulating central limit theorem

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2

Exploratory Data Analysis

If the job description appeals to you review descriptive statistics before the interview. In this chapter, you will practice exploratory data analysis (EDA) using natural gas prices and data from a survey analysis.

Descriptive statistics

Centrality measures

Variability measures

Categorical data

Survey analysis

Data encoding

Time series

Time series object

Wrangling time series

Principal Component Analysis

PCA - rotation

PCA - dimension reduction

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3

Statistical Tests

March confidently into your job interview after reviewing confidence intervals. We'll review the t-test, ANOVA, and normality tests to prepare you for statistics-based coding questions.

Normality tests

Shapiro-Wilk test

Inference for a mean

Confidence interval

One-sample t-test

Comparing two means

Two-sample t-test

Paired test

Comparing groups

ANOVA for plant growth

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4

Regression Models

Is your potential employer planning to test your R skills? Make sure you’re prepared and practice model evaluation beforehand. In this chapter, we will fit and evaluate linear and logistic regression models using various biomedical datasets. By the end of this chapter, you’ll be fully prepared to answer any question the interviewer throws your way!

Covariance and correlation

Covariance by hand

Linear relationship

Nonlinear relationship

Linear regression model

Fitting linear models

Predicting with linear models

Logistic regression model

Fitting logistic models

Predicting with logistic models

Model evaluation

Validation set approach

Regression evaluation

Classification evaluation

Wrapping up

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