Kurs
Python'da İstatistiksel Benzetim
Orta SeviyeBeceri Seviyesi
Güncel 12.2023Kursa Ücretsiz Başlayın
Şuna dahil:Premium or Takımlar
PythonProbability & Statistics4 sa16 video58 Egzersiz4,800 XP19,702Başarı Belgesi
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
veya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
2 veya daha fazla kişiyi mi eğitiyorsunuz?
DataCamp for Business ürününü deneyinKurs Açıklaması
Rastgele Değişkenleri Anlamak
Simülasyonlar, giderek karmaşıklaşan problemleri çözmek için rastgele örneklemeyi kullanan bir hesaplama algoritması türüdür. Simülasyonlar uzun zamandır var olmasına rağmen, hesaplama gücünün artması ve yapay zeka, fizik, hesaplamalı biyoloji ve finans gibi alanlardaki uygulamalar nedeniyle bu alana olan ilgi son zamanlarda artmıştır.Bu kurs, rastgele değişkenlere ve simülasyon çalıştırmak için gerekli araçlara giriş ile başlayarak, gerçek dünya uygulamalarını kullanan simülasyonlarla pratik deneyim sağlar.
Olasılık Kavramlarına Giriş
Bu dersin ikinci bölümünde, kart oyunları ve bilinen olasılık bulmacalarına dayalı alıştırmalar kullanılarak olasılık kavramlarına genel bir bakış sunulmakta ve yeni bilgileriniz için bir çerçeve oluşturulmaktadır. Bu bölümü, bir e-ticaret reklam simülasyonu modelleyerek tamamlayacaksınız.Yeniden Örnekleme Yöntemlerini ve Uygulamalarını Keşfedin
Üçüncü bölümde, bootstrap yeniden örnekleme, jackknife yeniden örnekleme ve permütasyon testi dahil olmak üzere farklı yeniden örnekleme yöntemleri ele alınmaktadır. Bu kursu tamamladıktan sonra, bu yöntemleri veri analiz sürecinize ekleyebileceksiniz.İşletmeler için Simülasyon Kullanmayı Öğrenin ve Portföyünüzü Oluşturun
Simülasyonun, özellikle iş dünyasında birçok gerçek dünya uygulaması vardır. Bu kursun son bölümünde bunlar ele alınmakta ve iş ortamında yeni becerilerinizi kullanmaya alışmanız için bir iş planlama problemi üzerinden ilerlenmektedir. Modelleme karlarını inceleyecek, maliyetleri optimize edecek ve güç analizine başlayacaksınız.Önkoşullar
Sampling in Python1
Basics of Randomness & Simulation
This chapter gives you the tools required to run a simulation. We'll start with a review of random variables and probability distributions. We will then learn how to run a simulation by first looking at a simulation workflow and then recreating it in the context of a game of dice. Finally, we will learn how to use simulations for making decisions.
2
Probability & Data Generation Process
This chapter provides a basic introduction to probability concepts and a hands-on understanding of the data generating process. We'll look at a number of examples of modeling the data generating process and will conclude with modeling an eCommerce advertising simulation.
3
Resampling Methods
In this chapter, we will get a brief introduction to resampling methods and their applications. We will get a taste of bootstrap resampling, jackknife resampling, and permutation testing. After completing this chapter, students will be able to start applying simple resampling methods for data analysis.
4
Advanced Applications of Simulation
In this chapter, students will be introduced to some basic and advanced applications of simulation to solve real-world problems. We'll work through a business planning problem, learn about Monte Carlo Integration, Power Analysis with simulation and conclude with a financial portfolio simulation. After completing this chapter, students will be ready to apply simulation to solve everyday problems.
Python'da İstatistiksel Benzetim
Kurs Tamamlandı
Başarı Belgesi Kazanın
Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyinSosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşın
Şuna dahil:Premium or Takımlar
Şimdi KaydolunBugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Python'da İstatistiksel Benzetim eğitimine başlayın!
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
veya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.