After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Хочете отримати нову посаду або підтягнути навички для співбесід з статистики, щоб залишатися у формі? Опануйте ключові теми співбесід — від умовних імовірностей і A/B‑тестування до компромісу зміщення–дисперсії та багато іншого! Ви працюватимете з різними наборами даних, зокрема з результатами вебекспериментів і погодними даними Австралії. Після проходження курсу ви зможете впевнено йти на наступну співбесіду та розв'язувати будь‑які статистичні запитання за допомогою Python!
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Імовірність і вибіркові розподіли
У цьому розділі ми почнемо курс з огляду умовних імовірностей, теореми Баєса та центральної граничної теореми. Паралельно ви навчитеся розв'язувати задачі, що спираються на найпоширеніші імовірнісні розподіли.
2
Розвідувальний аналіз даних
У цьому розділі ви підготуєтеся до статистичних понять, пов'язаних із розвідувальним аналізом даних. Теми охоплюють описову статистику, роботу з категоріальними змінними та дослідження взаємозв'язків між змінними. Вправи підготують вас до аналітичного оцінювання або задачі з кодування на основі статистики.
3
Експерименти та перевірка значущості
Підготуйтеся глибше зануритися в ключові поняття експериментів і тестування, переглянувши довірчі інтервали, перевірку гіпотез, множинні тести та роль потужності і розміру вибірки. Ми також обговоримо типи помилок і їхнє практичне значення.
4
Регресія та класифікація
На завершення ми розглянемо поняття, тісно пов'язані з моделями регресії та класифікації. Розділ починається з огляду базових алгоритмів машинного навчання й швидко переходить до оцінювання моделей, роботи з особливими випадками та компромісу зміщення–дисперсії.
Практичні співбесіди з статистики в Python
Курс
завершено
