Перейти к основному содержимому
ГлавнаяPython

Курс

Sampling in Python

Средний уровеньУровень навыков
Обновлено 01.2025
Learn to draw conclusions from limited data using Python and statistics. This course covers everything from random sampling to stratified and cluster sampling.
Начать курс бесплатно
PythonProbability & Statistics
4 ч
15 видео
51 Упражнение
4,000 XP
53,890
Справка об успешном завершении

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через GoogleПоказать больше вариантов

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.

Любимая обучающимися из тысяч компаний

Group

Обучаете команду?

Попробуйте для бизнеса

Описание курса

Sampling in Python is the cornerstone of inference statistics and hypothesis testing. It's a powerful skill used in survey analysis and experimental design to draw conclusions without surveying an entire population. In this Sampling in Python course, you’ll discover when to use sampling and how to perform common types of sampling—from simple random sampling to more complex methods like stratified and cluster sampling. Using real-world datasets, including coffee ratings, Spotify songs, and employee attrition, you’ll learn to estimate population statistics and quantify uncertainty in your estimates by generating sampling distributions and bootstrap distributions.

Необходимые условия

Introduction to Statistics in Python
1

Introduction to Sampling

Learn what sampling is and why it is so powerful. You’ll also learn about the problems caused by convenience sampling and the differences between true randomness and pseudo-randomness.
Начать главу
2

Sampling Methods

It’s time to get hands-on and perform the four random sampling methods in Python: simple, systematic, stratified, and cluster.
Начать главу
4

Bootstrap Distributions

You’ll get to grips with resampling to perform bootstrapping and estimate variation in an unknown population. You’ll learn the difference between sampling distributions and bootstrap distributions using resampling.
Начать главу
Sampling in Python
Курс
завершён

Получить сертификат об окончании

Добавьте эту квалификацию в профиль LinkedIn, резюме или CV
Поделитесь в социальных сетях и в обзоре эффективностиЗаписаться сейчас

Присоединяйтесь к более чем 19 миллионам обучающихся и начните Sampling in Python уже сегодня!

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через GoogleПоказать больше вариантов

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.

Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.

Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.