Bilgi Bilimi ve Analizi için İstatistik ve Matematik

Veri bilimi ve analizinde başarılı olmak için resmi bir matematik diplomasına ihtiyacınız yok, ancak veri kararlarını yönlendiren temel istatistiksel kavramları sağlam bir şekilde kavrama ihtiyacınız var.Bu kurs karmaşık matematik teorisi ile pratik, gerçek dünya veri uygulaması arasındaki boşluğu doldurur. Açık yazılı açıklamalar ve adım adım örnekler yoluyla, olasılık, hipotez testleri ve regresyon analizinde güçlü bir temel oluşturacaksınız.Sadece algoritmaları çalıştırmaktan veri anlayışı ve öngörü modellerinin arkasındaki matematiksel mantığı gerçekten anlamaya geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksin: - Verileri etkili bir şekilde özetlemek için temel olasılık teorisi ve tanımlayıcı istatistikleri anlamak. - Veri odaklı iş kararları almak için varyans analizi (ANOVA) ve varyans testlerini uygulayın. - Trendleri tanımlamak ve doğru tahminler yapmak için doğrusal ve lojistik gerileme modellerini yönetmek. - Karar ağaçları ve temel optimizasyon kavramları da dahil olmak üzere temel makine öğrenimi matematiğini keşfedin. - Modern A / B testinde kullanılan modern model değerlendirme metrikleri ve temel Bayes ilkelerini anlamak. Müfredat temel terminoloji ve olasılık temelleriyle başlar ve daha sonra size tanımlayıcı istatistik, çıkarımsal yöntemler ve regresyon modelleri hakkında rehberlik eder. Bu matematiksel kavramların gerçek iş sorunlarını çözmek için nasıl uygulandığını gösteren pratik senaryoları okuyabilirsiniz. Bu kurs, akademik jargonun içinde kaybolmadan güçlü bir matematiksel temel oluşturmak isteyen umutlu veri bilimcileri, iş analistleri ve yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Gelişmiş matematiksel bir geçmiş gerekmez. Veri biliminin matematiksel temellerini öğrenme yolculuğunuza bugün başlayın.