Statystyki dla Data Science z Pythonem

Decyzje oparte na danych wymagają czegoś więcej niż tylko pisania kodu; wymagają solidnego zrozumienia podstawowej matematyki i logiki.Ten kompleksowy kurs tekstowy wypełnia lukę między teoretycznymi statystykami a praktycznym programowaniem Pythona, pomagając przekształcić surowe liczby w praktyczne spostrzeżenia. Będziesz przechodzić od zrozumienie podstawowych dystrybucji danych do pewnego wykonywania złożonych testów statystycznych i modelowania. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia statystyczne, w tym statystyki opisowe, rozkłady prawdopodobieństwa i centralne twierdzenie graniczne - Zastosuj testowanie hipotez, testy t i ANOVA, aby zweryfikować założenia dotyczące zestawów danych w świecie rzeczywistym - Wdrażaj modele regresji liniowej i logistycznej przy użyciu nowoczesnych bibliotek Pythona, takich jak pandy, statsmodels i scipy - Ćwicz czyszczenie danych i eksploracyjne przepływy pracy z analizą danych (EDA), aby przygotować niechlujne zbiory danych do modelowania statystycznego - Wykorzystaj nowoczesne techniki podpowiedzi AI, aby wyjaśnić złożone wyniki statystyczne i przyspieszyć przepływy pracy analizy - Przeprowadzaj scenariusze testów A / B w celu oceny zmian produktów i decyzji biznesowych o znaczeniu statystycznym Ten kurs zaczyna się od podstawowych definicji, terminologii i pojęć prawdopodobieństwa, zanim przeprowadzi Cię krok po kroku przez praktyczne implementacje Pythona i ćwiczenia z danymi. Jest przeznaczony specjalnie dla początkujących bez wcześniejszego doświadczenia statystycznego, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość składni Pythona.Zacznij czytać już dziś, aby zbudować silną, matematycznie wspieraną podstawę podróży do nauki danych.