PickAClass · ИИ, Технологии и Инженерия · Наука о данных и аналитика

Статистические основы для Data Science

Изучите ключевые статистические концепции, необходимые для анализа данных, включая теорию вероятностей, распределения, проверку гипотез и регрессионные модели.

72 courses

🔥 Востребован 🎓 С сертификатом

Статистические основы для Data Science

Основы математики для науки о данных

Практическая бизнес-статистика и моделирование данных

Основы науки данных с R и Tidyverse

Разработка программного обеспечения в R: построение пакетов и приложений

Основы науки данных: исследуйте область

Статистическая регрессия и линейное моделирование в R

Введение в науку о данных и стратегии больших данных

Прикладная наука данных для аналитиков данных

Основы науки данных: анализ, статистика и машинное обучение

Основы грамотности и анализа данных

Линейная регрессия для науки данных с R

Основы анализа данных в социальных науках

Байесовская статистика и A/B-тестирование с Excel и Python

Количественный анализ данных: основы для понимания

Статистическое моделирование с помощью Обобщенных Линейных Моделей (GLM) и непараметрической регрессии

Основы проверки гипотез с помощью Excel и Python

Статистическое обучение с Python

Регрессионные модели для количественной оценки взаимосвязей

Фундаментальные методы науки о данных для начинающих

Основы анализа данных

Основы анализа данных в Excel

Основы статистики и анализа данных в Excel

Анализ и интерпретация данных: от очистки до регрессии

Наука о данных и машинное обучение: фундаментальные концепции и применение