Wnioskowanie statystyczne i testowanie A/B do analizy danych

Podejmowanie decyzji biznesowych w oparciu o surowe dane wymaga solidnego rozumowania statystycznego, aby uniknąć kosztownych błędnych wniosków.Zrozumienie wnioskowania statycznego i projektu eksperymentalnego umożliwia przekształcenie surowych wskaźników w praktyczne, oparte na dowodach spostrzeżenia. Ten kurs poprowadzi Cię przez podstawowe zasady wnioskowania statystycznego, szacowania parametrów i analizy przyczynowej.Zaczniesz od podstawowych definicji statystycznych i zasad prawdopodobieństwa, zanim zapoznasz się z praktycznym testowaniem hipotez, projektowaniem eksperymentów i metodologiami testowania A / B. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia statystyczne, rozkłady prawdopodobieństwa i oszacowanie parametrów - Formułować i oceniać hipotezy przy użyciu parametrycznych i nieparametrycznych testów statystycznych - Zaprojektuj solidne kontrolowane eksperymenty i zorganizuj kompleksowe przepływy pracy testów A / B - Rozróżniaj korelację i przyczynowość, aby ustalić wyraźne związki przyczynowe - Zastosuj nowoczesne techniki, takie jak ponowne próbkowanie bootstrap i redukcja wariancji, aby poprawić czułość testu - Interpretuj wartości p, przedziały ufności i rozmiary efektów dokładnie w rzeczywistych scenariuszach Materiał zaczyna się od podstawowej terminologii i podstawowej mechaniki statystycznej, płynnie przechodząc do praktycznego projektu eksperymentu i nowoczesnych wzorców modelowania statystycznego wyjaśnionych poprzez uporządkowane czytanie i pisanie fragmentów kodu. Ten podstawowy program jest przeznaczony dla początkujących analityków danych, analityků produktów i aspirujących naukowców zajmujących się danymi, którzy nie wymagają zaawansowanych statystyk.Zacznij czytać już dziś, aby zbudować umiejętności podejmowania decyzji opartych na danych z pełną pewnością.