Statystyka i matematyka dla nauki o danych i analityki

Nie potrzebujesz formalnego dyplomu matematycznego, aby odnieść sukces w nauce o danych i analityce, ale potrzebujesz solidnego zrozumienia podstawowych pojęć statystycznych, które napędzają decyzje dotyczące danych.Ten kurs wypełnia lukę między złożoną teorią matematyczną a praktycznym, rzeczywistym zastosowaniem danych. Dzięki jasnym pisemnym wyjaśnieniom i przykładom krok po kroku zbudujesz silne podstawy prawdopodobieństwa, testowania hipotez i analizy regresji.Będziesz przechodzić od prostego uruchamiania algorytmów do prawdziwego zrozumienia logiki matematycznej za spostrzeżeniami danych i modelami predykcyjnymi. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową teorię prawdopodobieństwa i statystyki opisowe, aby skutecznie podsumować dane. - Zastosuj testowanie hipotez i analizę wariancji (ANOVA), aby podejmować decyzje biznesowe oparte na danych. - Opanuj modele regresji liniowej i logistycznej, aby identyfikować trendy i dokonywać dokładnych prognoz. - Poznaj podstawową matematykę uczenia maszynowego, w tym drzewa decyzyjne i podstawowe koncepcje optymalizacji. - Zrozum nowoczesne wskaźniki oceny modelu i podstawowe zasady Bayesa stosowane w nowoczesnych testach A / B. Program nauczania zaczyna się od podstawowej terminologii i podstaw prawdopodobieństwa, zanim przeprowadzi Cię przez statystyki opisowe, metody wnioskowania i modele regresji.Będziesz czytać przez praktyczne scenariusze, które pokazują, jak te koncepcje matematyczne są stosowane do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców zajmujących się danymi, analityków biznesowych i początkujących, którzy chcą zbudować silne podstawy matematyczne, nie gubiąc się w akademickim żargonie.Nie jest wymagane zaawansowane tło matematyczne. Rozpocznij swoją podróż w kierunku opanowania matematycznych podstaw nauki o danych już dziś.