După ce am parcurs aceste cursuri, mă simt încrezător să creez vizualizări și tablouri de bord profesionale
Shoebur RahmanSpecialist în achiziții, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Vrei să obții următorul job sau să îți perfecționezi cunoștințele de statistică pentru interviuri? Pregătește-te să stăpânești concepte clasice de interviu, de la probabilități condiționate și testare A/B până la compromisul bias-varianță și multe altele! Vei lucra cu o varietate de seturi de date, inclusiv rezultate ale experimentelor web și date meteorologice din Australia. La finalul cursului, vei putea intra cu încredere la orice interviu și vei ști să răspunzi la orice întrebare de statistică cu ajutorul Python!
Cerințe prealabile
Programă
Planul cursului
1
Probabilitate și distribuții de eșantionare
Acest capitol deschide cursul cu o trecere în revistă a probabilităților condiționate, a teoremei lui Bayes și a teoremei limitei centrale. Pe parcurs, vei învăța cum să abordezi întrebările legate de distribuțiile de probabilitate cel mai des întâlnite.
- Probabilități condiționale50 XP
- Formularea problemelor50 XP
- Teorema lui Bayes aplicată100 XP
- Teorema limitei centrale50 XP
- Eșantioane dintr-un zar aruncat100 XP
- Simularea teoremei limită centrale100 XP
- Distribuții de probabilitate50 XP
- Distribuția Bernoulli100 XP
- Distribuția binomială100 XP
- Distribuția normală100 XP
2
Analiza exploratorie a datelor
În acest capitol, te vei pregăti pentru conceptele statistice legate de analiza exploratorie a datelor. Temele acoperite includ statistici descriptive, lucrul cu variabile categoriale și relațiile dintre variabile. Exercițiile te vor pregăti pentru o evaluare analitică sau o întrebare de cod bazată pe statistică.
3
Experimente statistice și testarea semnificației
Aprofundăm concepte esențiale despre experimente și testare: intervale de încredere, testarea ipotezelor, teste multiple și rolul puterii statistice și al dimensiunii eșantionului. Discutăm și despre tipurile de erori și semnificația lor în practică.
4
Regresie și clasificare
În finalul cursului, abordăm concepte strâns legate de modelele de regresie și clasificare. Capitolul începe cu o trecere în revistă a algoritmilor fundamentali de machine learning și avansează rapid spre evaluarea modelelor, gestionarea cazurilor speciale și compromisul bias-varianță.
Exersarea întrebărilor de interviu de statistică în Python
Curs
finalizat
