After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Opis kursu
Rachunek prawdopodobieństwa bada prawidłowości pojawiające się w wynikach losowych eksperymentów. W tym kursie poznasz podstawowe pojęcia, takie jak zmienne losowe (zaczynając od klasycznego przykładu rzutu monetą), a także nauczysz się obliczać wartość oczekiwaną i wariancję, korzystać z rozkładów prawdopodobieństwa oraz wyznaczać prawdopodobieństwo warunkowe. Omówimy też dwa kluczowe twierdzenia: prawo wielkich liczb i centralne twierdzenie graniczne. Ponieważ rachunek prawdopodobieństwa stanowi fundament data science i uczenia maszynowego, zdobyta wiedza pomoże ci lepiej rozumieć modele i stosować je z większą pewnością. Losowość jest wszędzie – a jej badanie zmieni twój sposób patrzenia na świat. Zaczynamy!
Wymagania wstępne
Program kursu
Plan kursu
1
Zacznijmy od rzutu monetą
Rzut monetą to klasyczny przykład eksperymentu losowego. Możliwe wyniki to orzeł lub reszka. Ten rodzaj eksperymentu, znany jako próba Bernoulliego lub próba dwumianowa, pozwala modelować problemy z dwoma możliwymi wynikami – takimi jak „tak" lub „nie" czy „głos za" lub „głos przeciw". Ten rozdział wprowadza eksperymenty Bernoulliego, rozkłady dwumianowe do modelowania wielu prób Bernoulliego oraz symulacje prawdopodobieństwa z użyciem biblioteki scipy.
- Rzućmy monetą w Pythonie50 XP
- Rzuty monetą100 XP
- Rzucamy jeszcze więcej monetami z binom100 XP
- Funkcje masy prawdopodobieństwa i dystrybuanty50 XP
- Przewidywanie prawdopodobieństwa wystąpienia wad100 XP
- Przewidywanie statusu zatrudnienia100 XP
- Przewidywanie wskaźnika wykrywalności włamań100 XP
- Wartość oczekiwana, średnia i wariancja50 XP
- Obliczanie wartości oczekiwanej i wariancji50 XP
- Obliczanie średniej próbki100 XP
- Weryfikacja wyników100 XP
- Obliczanie średniej i wariancji próbki100 XP
2
Obliczamy prawdopodobieństwa
W tym rozdziale nauczysz się obliczać różne rodzaje prawdopodobieństw – m.in. prawdopodobieństwo iloczynu dwóch zdarzeń oraz sumę prawdopodobieństw dwóch zdarzeń – a także symulować takie sytuacje. Poznasz też prawdopodobieństwo warunkowe i nauczysz się stosować regułę Bayesa.
3
Ważne rozkłady prawdopodobieństwa
Do tej pory pracowaliśmy z rozkładami dwumianowymi, ale zmienna losowa może przyjmować wiele różnych rozkładów prawdopodobieństwa. W tym rozdziale poznasz trzy kolejne, powiązane z rozkładem dwumianowym: rozkład normalny, rozkład Poissona i rozkład geometryczny.
4
Rachunek prawdopodobieństwa a statystyka
Teraz, gdy umiesz już obliczać prawdopodobieństwa i znasz ważne własności rozkładów prawdopodobieństwa, omówimy dwa istotne wyniki: prawo wielkich liczb i centralne twierdzenie graniczne. Pozwoli ci to lepiej zrozumieć, jak średnia z próby zbiega do średniej populacyjnej wraz ze wzrostem ilości danych oraz jak zachowuje się suma zmiennych losowych w określonych warunkach.
Zbadamy też związki między regresją liniową i logistyczną jako zastosowaniami rachunku prawdopodobieństwa i statystyki w data science.
Podstawy rachunku prawdopodobieństwa w Pythonie
Kurs
ukończony
