Önceden tahmini analiz için olasılık ve gerileme

Tahmin edici analiz ve veri biliminde başarılı olmak için, ham sayıların ötesine bakmalı ve verileri yönlendiren matematiksel kuvvetleri anlamalısınız. Bu metin tabanlı kurs, olasılık ve regression'i demystifying ile ham veri ve eylemsel tahminler arasındaki boşluğu doldurur. Risk değerlendirmesi, belirsizlik modeli ve güvenilir öngörü modelleri oluşturmak için gerekli analitik zihniyeti geliştireceksiniz. Detaylı açıklamaları okuyarak, kod parçalarını inceleyerek ve yapılmış yazılı egzersizleri yaparak, basit ortalamaları hesaplamaktan sağlam gerileme modelleri oluşturmaya geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksiniz: Şartlı olasılık ve Bayes'in teoremi de dahil olmak üzere temel olasılik kavramlarını anlayın; Gerçek dünya belirsizliğini modellemek için ayrık ve sürekli olasılıklar dağılımlarını analiz edin; Trendleri tanımlamak ve tahminler yapmak için doğrusal ve çoklu gerileme tekniklerini uygulayın; Modern Diagnostik, kalıntılar ve geçerlilik metrikleri; İstatistiksel kavramları pratik olarak modern veri analizi kütüphanesi paternlerini kullanarak uygulayın. Yolculuk temel terminoloji, olasılık kuralları ve istatistiksel temellerle başlar. Oradan, öngörülebilir sorunları çözmek için regression modellerini formüle, ayarla ve yorumlayacaksınız. Bu kurs, herhangi bir karmaşık önkoşul olmadan veri bilimi için matematiksel bir temel inşa etmek isteyen acemiler, umut verici veri analistler ve merak eden profesyoneller için tasarlanmıştır. Tahmin edici analizin matematiksel çekirdeğini öğrenmek için bugün okumaya başlayın.