Prawdopodobieństwo i statystyka dla nauki o danych w Pythonie

Aby zrozumieć złożone dane, musisz zrozumiec leżące u ich podstaw zasady matematyczne.Ten kurs tekstowy wypełnia lukę między teoretycznym prawdopodobieństwem a praktyczną analizą danych za pomocą Pythona. Przejdziesz od początkującego do pewnego praktyka zdolnego do eksplorowania zbiorów danych, testowania hipotez i podejmowania decyzji opartych na danych przy użyciu czystego, nowoczesnego kodu Pythona. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia prawdopodobieństwa, w tym prawdopodobne warunki, twierdzenie Bayesa i rozkłady prawdowości. - Oblicz statystyki opisowe i podsumuj charakterystykę danych za pomocą nowoczesnych bibliotek Pythona. - Zastosuj testowanie hipotez i analizę regresji, aby zweryfikować założenia i odkryć relacje w danych. - Zastosuj losowe pobieranie próbek, przedziały ufności i centralne twierdzenie graniczne, aby uzyskać dokładne wnioski populacyjne. - Ćwicz pisanie czystych, powtarzalnych przepływów pracy statystycznych przy użyciu nowoczesnych konwencji Pythona i wskazówek dotyczących typu. Kurs rozpoczyna się od kluczowej terminologii, podstawowych pojęć i podstawowych definicji prawdopodobieństwa, zanim przejdziesz do praktycznej manipulacji danymi.Przeczytasz kompleksowe wyjaśnienia, przestudiujesz przykłady kodu strukturalnego i ćwiczysz swoje umiejętności poprzez ćwiczenia pisemne mające na celu wzmocnienie analitycznego myślenia. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących analityków danych, programistów i początkujący, którzy chcą zbudować solidne podstawy matematyczne dla nauki o danych bez wcześniejszego tła statystycznego.Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc myślenia statystycznej w podróży do nauki danych.