Inferenza statistica e test A/B per l'analisi dei dati

Prendere decisioni di business basate su dati grezzi richiede un ragionamento statistico solido per evitare costose conclusioni false.Comprendere l'inferenza statistica e il design sperimentale consente di trasformare le metriche grezze in informazioni utili e basate sull'evidenza. Questo corso ti guida attraverso i principi fondamentali dell'inferenza statistica, della stima dei parametri e dell'analisi causale.Inizierai con le definizioni statistiche fondamentali e i principi di probabilità prima di esplorare i test di ipotesi pratici, la progettazione di esperimenti e le metodologie di test A / B. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti statistici fondamentali, le distribuzioni di probabilità e la stima dei parametri - Formulare e valutare ipotesi utilizzando test statistici parametrici e non parametrici - Progetta esperimenti controllati robusti e struttura i flussi di lavoro di test A / B end-to-end - Distinguere tra correlazione e causalità per stabilire chiare relazioni causali - Applicare tecniche moderne come il ricampionamento bootstrap e la riduzione della varianza per migliorare la sensibilità del test - Interpretare i valori p, gli intervalli di confidenza e le dimensioni degli effetti in modo accurato negli scenari del mondo reale Il materiale inizia con la terminologia fondamentale e la meccanica statistica di base, passando senza problemi alla progettazione pratica degli esperimenti e ai moderni modelli di modellazione statistica spiegati attraverso la lettura strutturata e gli snippet di codice scritti. Questo programma di base è progettato per gli analisti di dati principianti, gli analist di prodotto e gli aspiranti scienziati di dati senza un background statistico avanzato.Inizia a leggere oggi per costruire capacità decisionali basate sui dati con completa fiducia.