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课程介绍
正在准备求职，或想通过统计学面试题保持手感？本课程将带您掌握从条件概率、A/B 测试到偏差-方差权衡等经典面试概念，远不止这些！您将使用多样的数据集，包括基于网页的实验结果和澳大利亚天气数据。学习完本课程后，您将能够自信地走进下一场面试，并借助 Python 从容应对各类统计学问题。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
概率与抽样分布
本章将以复习条件概率、贝叶斯定理和中心极限定理为课程开端。过程中，您将学习如何处理常见概率分布相关的问题。
2
探索性数据分析
本章将帮助您为与探索性数据分析相关的统计概念做好准备。主题包括描述性统计、处理分类变量，以及变量之间的关系。这些练习将为您的分析类测评或基于统计的编码问题打下基础。
3
统计实验与显著性检验
通过回顾置信区间、假设检验、多重检验，以及检验功效与样本量的作用，准备更深入地学习与实验和测试相关的关键概念。我们还将讨论错误类型及其在实践中的含义。
4
回归与分类
最后一章将讨论与回归和分类模型密切相关的概念。我们将先回顾基础的机器学习算法，随后快速推进到模型评估、处理特殊情形，以及偏差-方差权衡。
用 Python 练习统计学面试题
课程完成
