ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

บ้าน Python

Courses

Practicing Statistics Interview Questions in Python

ขั้นสูงระดับทักษะ

อัปเดตแล้ว 06/2565

Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.

เริ่มเรียนหลักสูตรฟรี

PythonProbability & Statistics4 ชม.15 videos46 Exercises3,700 เอ็กซ์พี16,400คำแถลงแสดงความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่ชื่นชอบของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ลองใช้ DataCamp for Business

คำอธิบายรายวิชา

Are you looking to land that next job or hone your statistics interview skills to stay sharp? Get ready to master classic interview concepts ranging from conditional probabilities to A/B testing to the bias-variance tradeoff, and much more! You’ll work with a diverse collection of datasets including web-based experiment results and Australian weather data. Following the course, you’ll be able to confidently walk into your next interview and tackle any statistics questions with the help of Python!

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Hypothesis Testing in Python Supervised Learning with scikit-learn

1

Probability and Sampling Distributions

This chapter kicks the course off by reviewing conditional probabilities, Bayes' theorem, and central limit theorem. Along the way, you will learn how to handle questions that work with commonly referenced probability distributions.

Conditional probabilities

50 เอ็กซ์พี

Setting up problems

50 เอ็กซ์พี

Bayes' theorem applied

100 เอ็กซ์พี

Central limit theorem

50 เอ็กซ์พี

Samples from a rolled die

100 เอ็กซ์พี

Simulating central limit theorem

100 เอ็กซ์พี

Probability distributions

50 เอ็กซ์พี

Bernoulli distribution

100 เอ็กซ์พี

Binomial distribution

100 เอ็กซ์พี

Normal distribution

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

2

Exploratory Data Analysis

In this chapter, you will prepare for statistical concepts related to exploratory data analysis. The topics include descriptive statistics, dealing with categorical variables, and relationships between variables. The exercises will prepare you for an analytical assessment or stats-based coding question.

Descriptive statistics

50 เอ็กซ์พี

Mean or median

100 เอ็กซ์พี

Standard deviation by hand

100 เอ็กซ์พี

Categorical data

50 เอ็กซ์พี

Encoding techniques

100 เอ็กซ์พี

Exploring laptop prices

100 เอ็กซ์พี

Two or more variables

50 เอ็กซ์พี

Types of relationships

100 เอ็กซ์พี

Pearson correlation

100 เอ็กซ์พี

Sensitivity to outliers

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

3

Statistical Experiments and Significance Testing

Prepare to dive deeper into crucial concepts regarding experiments and testing by reviewing confidence intervals, hypothesis testing, multiple tests, and the role that power and sample size play. We'll also discuss types of errors, and what they mean in practice.

Confidence intervals

50 เอ็กซ์พี

Confidence interval by hand

100 เอ็กซ์พี

Applying confidence intervals

100 เอ็กซ์พี

Hypothesis testing

50 เอ็กซ์พี

One tailed z-test

100 เอ็กซ์พี

Two tailed t-test

100 เอ็กซ์พี

Power and sample size

50 เอ็กซ์พี

Effect on type II error

50 เอ็กซ์พี

Calculating sample size

100 เอ็กซ์พี

Visualizing the relationship

100 เอ็กซ์พี

Multiple testing

50 เอ็กซ์พี

Calculating error rates

100 เอ็กซ์พี

Bonferroni correction

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

4

Regression and Classification

Wrapping up, we'll address concepts related closely to regression and classification models. The chapter begins by reviewing fundamental machine learning algorithms and quickly ramps up to model evaluation, dealing with special cases, and the bias-variance tradeoff.

Regression models

50 เอ็กซ์พี

Linear regression

100 เอ็กซ์พี

Logistic regression

100 เอ็กซ์พี

Evaluating models

50 เอ็กซ์พี

Regression evaluation

100 เอ็กซ์พี

Classification evaluation

100 เอ็กซ์พี

Missing data and outliers

50 เอ็กซ์พี

Handling null values

100 เอ็กซ์พี

Identifying outliers

100 เอ็กซ์พี

Bias-variance tradeoff

50 เอ็กซ์พี

Test and training error

50 เอ็กซ์พี

Visualizing the tradeoff

100 เอ็กซ์พี

Wrapping up

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

Practicing Statistics Interview Questions in Python

หลักสูตรเสร็จสมบูรณ์

ได้รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มข้อมูลรับรองนี้ลงในโปรไฟล์ LinkedIn, ประวัติย่อ หรือเรซูเม่ของคุณ
แชร์ลงในโซเชียลมีเดียและในรายงานประเมินผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนเลย

เข้าร่วมกับ... 19 ล้านผู้เรียน และเริ่ม Practicing Statistics Interview Questions in Python วันนี้เลย!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา