Podstawy wnioskowania statystycznego i modelowania predykcyjnego

Jak organizacje przekształcają surowe dane w pewne decyzje i prognozy na przyszłość? Zrozumienie logiki analizy statystycznej jest kluczem do odblokowania prawdziwej inteligencji biznesowej. Ten kurs prowadzi od podstawowych koncepcji statystycznych do budowania i oceny pierwszych modeli predykcyjnych. Nauczysz się formułować hipotezy, analizować wyniki eksperymentów i prognozować wyniku z ufnością. Czego się nauczysz: - Poznaj podstawowe pojęcia statystyczne, w tym rozkłady prawdopodobieństwa, przedziały ufności i testowanie hipotez. - Zaprojektuj i przeanalizuj testy A / B, aby podejmować decyzje produktowe i biznesowe oparte na danych. - Buduj podstawowe modele predykcyjne za pomocą technik regresji liniowej i logistycznej. - Oceń wydajność modelu za pomocą nowoczesnych wskaźników, takich jak precyzja, przypomnienie i analiza błędów. - Zrozumieć względy etyczne i typowe pułapki w podejmowaniu decyzji statystycznych. Zaczniesz od podstawowej terminologii i teorii prawdopodobieństwa, zanim przejdziesz do praktycznych scenariuszy pisemnych. Poprzez krok po kroku wyjaśnienia tekstowe i uporządkowane ćwiczenia analityczne, będziesz ćwiczyć interpretację wyników statystycznych i ocenę prognoz. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących analityków danych, menedżerów produktów i początkujący bez wcześniejszego doświadczenia w statystyce lub zaawansowanej matematyce. Zacznij budować swoje umiejętności podejmowania decyzji opartych na danych już dziś.