Veri Bilimi için İstatistiksel Temeller

Olasılık, dağılımlar, hipotez testi ve regresyon modelleri dahil olmak üzere veri analizi için gerekli olan temel istatistiksel kavramları öğrenin.

66 courses

Veri Bilimi için R Programlama: Pratik Egzersizlerle Öğrenin

R, R Studio ve GGPlot2 kullanarak, tam yeni başlayanlar için tasarlanmış adım adım, gerçek dünyadaki egzersizler yoluyla veri analizi ve istatistiksel analizde güçlü bir temel oluşturun.
★ 4.6 (1,681)

Bilgi Bilimi ve İşletme Analizi için Pratik İstatistik

İş verilerini analiz etmek, güvenilir hipotez testleri yürütmek ve güvenle veri odaklı kararlar almak için gerekli temel istatistiksel kavramları öğrenin.
★ 4.5 (1,041)

Bilgi Bilimi ve İşletme için Pratik Olasılık ve İstatistik

Veri odaklı iş kararları almak ve veri bilimi kariyerleri için güçlü bir temel oluşturmak için temel istatistiksel kavramları ve olasılık teorisini öğrenin.
★ 4.4 (8,047)

Veri Bilimi ve İstatistiksel Analiz için R Programlama

İstatistiksel analizler yapmak, karmaşık veri kümelerini temizlemek ve ggplot2 ile profesyonel veri görselleştirmeleri yapmak için sıfırdan R programlamayı öğrenin.
★ 4.5 (5,893)

Excel Kullanarak Veri Analizi İçin Pratik İstatistik

Modern Excel formülleri ve veri analizi tekniklerini kullanarak gerçek dünya iş sorunlarını çözmek için tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistikleri nasıl uygulayacağınızı öğrenin.
★ 4.6 (6,421)

Bilgi Teknolojileri ve İletişim Kurumu

Veri bilimi iş piyasasında nasıl yönetileceğini öğrenin, önemli kariyer yollarını keşfedin ve istatistik, makine öğrenimi ve SQL'yi kapsayan teknik röportaj sorularını yönetin.
★ 4.6 (2,729)

Bilgi Bilimi ve Analizi için İstatistik ve Matematik

Veri bilimi ve iş analizi alanında başarılı bir kariyer başlatmak için gerekli olan temel olasılık, tanımlayıcı istatistik ve regresyon kavramlarını öğrenin.
★ 4.5 (3,002)

SPSS Statistics: Karar Verme İçin İnferansiyel Veri Analizi

SPSS'de verileri doğru şekilde analiz etmek ve güvenilir, veri odaklı iş kararları almak için anlamlılık testleri, t-testler, ANOVA ve regresyonu gerçekleştirmeyi öğrenin.
★ 4.7 (2,096)

R Programlama Veri Analizi için Temeller

İstatistiksel hesaplama ve profesyonel veri bilimi yolculuğunuza başlamak için R sintaksi ve veri yapılarının temellerini öğrenin.
★ 4.6 (8,853)

R'de Veri Bilimi Başlangıçları için İstatistiksel Programlama

Veri bilimine yolculuğunuza başlamak için R ve RStudio kullanarak nicel verileri ithal etmeyi, temizlemeyi, analiz etmeyi ve görselleştirmeyi öğrenin.
★ 4.7 (8,583)

Bilgi Bilimi ve Modern Analizin Temelleri

Veri girişimlerinde güvenle işbirliği yapmak veya kariyerinizi hızlandırmak için veri bilimi, makine öğrenimi ve analiz çalışma akışlarını anlayın.
★ 4.5 (8,387)

Python' da İstatistiklerin Temelleri

Python ve modern veri kütüphanelerini kullanarak verileri analiz etmeyi, olasılıkları hesaplamayı ve güvenilir sonuçlar çıkarmayı öğrenin.
★ 4.8 (7,698)

R ile Veri Analizi: Pratik İstatistiksel Temeller

R kullanarak verileri temizlemeyi, görselleştirmeyi ve analiz etmeyi öğrenin, istatistiksel modelleme ve veri odaklı karar vermede güçlü bir temel oluşturun.
★ 4.7 (7,674)

Bilgi Bilimi için İstatistik ve Makine Öğrenmesi

Yazılı açıklamalar ve pratik egzersizler yoluyla gerçek dünya veri sorunlarını çözmek için istatistiksel analiz ve makine öğrenme ilkelerinde güçlü bir temel oluşturun.
★ 4.4 (7,199)

Veri Bilimi ve Analizi Temelleri

Bilgileri çıkarmayı, öngörülebilir modeller oluşturmayı ve modern veri analizi tekniklerini kullanarak karmaşık sorunları çözmeyi öğrenin.
★ 5.0 (6,972)

Veri Bilimi ve Analizi Temelleri

Modern Python araçları ve endüstri standartları çalışma akışları kullanarak veri işleme, istatistiksel analiz ve makine öğrenimi alanında güçlü bir temel oluşturun.
★ 5.0 (6,972)

R'de olasılık ve veri analizinin temelleri

Verilerden güvenilir sonuçlar çıkarmak için modern R iş akışlarını kullanarak olasılık teorisi, örnekleme teknikleri ve keşif veri analizinin temellerini öğrenin.
★ 4.7 (5,879)

Excel ile veri analizi temelleri

Profesyonel karar vermek için Excel kullanarak veri kümelerini organize etmek, analiz etmek ve görselleştirmek için gerekli teknikleri öğrenin.
★ 4.7 (4,734)

İstatistik ve Tasarımı Veri Analizi Girişi

Araştırma verilerini analiz etmek, değişkenleri yorumlamak ve günlük yaşamda istatistiksel iddiaları eleştirel olarak değerlendirmek için tanımlayıcı istatistiklerin temellerini öğrenin.
★ 4.6 (4,663)

Veri Yönlendirilmiş Kararlar İçin Pratik İstatistiksel Sonuç

Frekans ve Bayes yaklaşımlarını kullanarak güvenilir, kanıt tabanlı kararlar almak için verilerden doğru sonuçlar çıkarmayı öğrenin.
★ 4.2 (4,454)
Showing 20 of 66 courses