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
După tot efortul depus pentru a colecta date și a le aduce într-o formă utilizabilă, vrei să tragi concluzii clare și concise din ele. Acest pas esențial al unui pipeline de analiză a datelor se bazează pe principiile inferenței statistice. În acest curs, vei pune bazele gândirii statistice, vei învăța să „vorbești limba datelor" și vei înțelege ce îți transmit acestea. Fundamentele gândirii statistice au fost construite de-a lungul deceniilor, dar astăzi pot fi asimilate mult mai rapid cu ajutorul calculatoarelor. Cu puterea instrumentelor din Python, vei progresa rapid și vei gândi statistic chiar înainte de finalul acestui curs.
Cerințe prealabile
Programă
Planul cursului
1
Analiza exploratorie grafică a datelor
Înainte de a aborda tehnici sofisticate de inferență statistică, este important să îți explorezi mai întâi datele: prin reprezentări grafice și calcule de statistici rezumative simple. Acest proces, numit analiză exploratorie a datelor, reprezintă un prim pas esențial în analiza statistică.
- Introducere în analiza exploratorie a datelor50 XP
- Care este scopul inferenței statistice?50 XP
- Avantajele EDA grafice50 XP
- Reprezentarea unui histogram50 XP
- Trasarea unei histograme cu date despre iris100 XP
- Etichete pentru axe!100 XP
- Ajustarea numărului de intervale într-o histogramă100 XP
- Reprezintă toate datele: Bee swarm plots50 XP
- Bee swarm plot100 XP
- Interpretarea unui bee swarm plot50 XP
- Reprezintă toate datele tale: ECDF-uri50 XP
- Calcularea ECDF100 XP
- Reprezentarea grafică a ECDF100 XP
- Compararea ECDF-urilor100 XP
- Înainte, spre imaginea de ansamblu!50 XP
2
Analiza exploratorie cantitativă a datelor
În acest capitol, vei calcula statistici rezumative utile, care descriu concis caracteristicile esențiale ale unui set de date cu ajutorul câtorva valori numerice.
3
Gândire probabilistică – Variabile discrete
Inferența statistică se bazează pe probabilitate. Deoarece rareori putem afirma ceva cu certitudine absolută pe baza datelor, folosim un limbaj probabilistic pentru a formula afirmații cantitative despre date. În acest capitol, vei învăța să gândești probabilistic despre cantități discrete – cele care pot lua doar anumite valori, precum numerele întregi.
4
Gândire probabilistică – Variabile continue
Este momentul să trecem la variabilele continue – cele care pot lua orice valoare fracționară. Multe dintre principii sunt aceleași, dar există și câteva particularități. La finalul acestui ultim capitol, vei stăpâni limbajul probabilistic de care ai nevoie pentru a aborda tehnicile de inferență prezentate în continuarea acestui curs.
Gândire statistică în Python (Partea 1)
Curs
finalizat
