Przejdź do głównej treści

Strona główna Python

Kurs

Wprowadzenie do statystyki w Pythonie

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności

Zaktualizowano 07.2026

Rozwijaj umiejętności statystyczne i ucz się zbierać, analizować oraz wyciągać trafne wnioski z danych za pomocą Python.

Zacznij kurs za darmo

PythonProbability & Statistics

4 godz.

15 filmów

54 Ćwiczenia

4,250 XP

190K+

Zaświadczenie o ukończeniu

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

Statystyka to dziedzina nauki zajmująca się zbieraniem, analizą i wyciąganiem wniosków z danych. To niezwykle przydatne narzędzie, które pozwala spojrzeć w przyszłość i znaleźć odpowiedzi na wiele pytań. Na przykład: jakie jest prawdopodobieństwo, że ktoś kupi twój produkt, ile zgłoszeń otrzyma twój zespół wsparcia i ile rozmiarów dżinsów trzeba wyprodukować, aby dopasować je do 95% populacji? W tym kursie odkryjesz, jak odpowiadać na takie pytania – rozwiniesz swoje umiejętności statystyczne, nauczysz się obliczać średnie, używać wykresów rozrzutu do przedstawiania zależności między wartościami liczbowymi oraz wyznaczać korelację. Zmierzysz się też z rachunkiem prawdopodobieństwa – podstawą wnioskowania statystycznego – i nauczysz się, jak za pomocą Pythona zaprojektować rzetelne badanie i wyciągać własne wnioski z danych.Filmy zawierają transkrypcje na żywo, które możesz wyświetlić, klikając „Pokaż transkrypcję" w lewym dolnym rogu odtwarzacza. Glosariusz kursu znajdziesz po prawej stronie, w sekcji zasobów. Aby uzyskać punkty CPE, musisz ukończyć kurs i zdobyć co najmniej 70% punktów w kwalifikowanej ocenie. Do oceny możesz przejść, klikając informację o punktach CPE po prawej stronie.

Wymagania wstępne

Data Manipulation with pandas

1

Statystyki opisowe

Statystyki opisowe to zestaw narzędzi, które pozwalają wydobyć najważniejsze informacje z ogromnych zbiorów danych. W tym rozdziale poznasz takie miary jak średnia, mediana i odchylenie standardowe, a także nauczysz się je poprawnie interpretować. Rozwiniesz również umiejętność krytycznego myślenia, dzięki czemu będziesz potrafić dobierać najlepsze statystyki opisowe do swoich danych.

Czym jest statystyka?

Statystyka opisowa i wnioskująca

Klasyfikacja typów danych

Miary tendencji centralnej

Obliczanie średniej i mediany

Średnia, mediana i kształt rozkładu

Miary rozrzutu

Wariancja i odchylenie standardowe

Kwartyle, kwantyle i kwintyle

Wykrywanie wartości odstających za pomocą IQR

Zacznij rozdział

2

Liczby losowe i prawdopodobieństwo

W tym rozdziale nauczysz się generować losowe próbki i mierzyć szansę za pomocą prawdopodobieństwa. Będziesz pracować z rzeczywistymi danymi sprzedażowymi, aby obliczyć prawdopodobieństwo sukcesu sprzedawcy. Na koniec użyjesz rozkładu dwumianowego do modelowania zdarzeń z dwoma możliwymi wynikami.

Jakie są szanse?

Ze zwracaniem czy bez zwracania?

Obliczanie prawdopodobieństwa

Losowanie transakcji

Rozkłady dyskretne

Tworzenie rozkładu prawdopodobieństwa

Rozpoznawanie rozkładów

Wartość oczekiwana a średnia próbkowa

Rozkłady ciągłe

Jakie rozkłady?

Kopie zapasowe danych

Symulowanie czasu oczekiwania

Rozkład dwumianowy

Symulowanie transakcji sprzedażowych

Obliczanie prawdopodobieństw rozkładu dwumianowego

Ile transakcji uda się sfinalizować?

Zacznij rozdział

3

Więcej rozkładów i centralne twierdzenie graniczne

Czas poznać jeden z najważniejszych rozkładów prawdopodobieństwa w statystyce – rozkład normalny. Stworzysz histogramy ilustrujące rozkłady normalne i zrozumiesz centralne twierdzenie graniczne. Następnie poszerzysz swoją wiedzę o funkcjach statystycznych, dodając do swojego zestawu narzędzi rozkłady Poissona, wykładniczy i t-Studenta.

Rozkład normalny

Rozkład sprzedaży Amira

Prawdopodobieństwa z rozkładu normalnego

Symulowanie sprzedaży w nowych warunkach rynkowych

Który rynek jest lepszy?

Centralne twierdzenie graniczne

Wizualizacja rozkładów próbkowania

Centralne twierdzenie graniczne w praktyce

Średnia ze średnich

Rozkład Poissona

Rozpoznawanie lambdy

Śledzenie odpowiedzi na leady

Więcej rozkładów prawdopodobieństwa

Dopasowywanie rozkładów

Modelowanie czasu między zgłoszeniami

Rozkład t-Studenta

Zacznij rozdział

4

Korelacja i projektowanie eksperymentów

W tym rozdziale nauczysz się mierzyć siłę liniowej zależności między dwiema zmiennymi oraz sprawdzisz, jak zmienne zakłócające mogą wpływać na związek między innymi zmiennymi. Zobaczysz też, jak projekt badania może wpłynąć na jego wyniki, zmienić sposób analizy danych i potencjalnie rzutować na wiarygodność wniosków.

Odgadnij korelację

Relacje między zmiennymi

Zastrzeżenia dotyczące korelacji

Czego nie mierzy korelacja?

Transformacja zmiennych

Czy cukier poprawia szczęście?

Zmienne zakłócające

Projektowanie eksperymentów

Rodzaje badań

Badania podłużne a przekrojowe

Gratulacje!

Zacznij rozdział

Wprowadzenie do statystyki w Pythonie

Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracyZapisz się teraz

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Wprowadzenie do statystyki w Pythonie już dziś!

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.