วิทยาศาสตร์ข้อมูล

ความน่าจะเป็นและสถิติ — เรียนรู้หลักการทางคณิตศาสตร์ของความน่าจะเป็นและสถิติเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและตัดสินใจอย่างมีข้อมูล

วิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์สำหรับวิเคราะห์ข้อมูล

ความน่าจะเป็นและสถิติ
เรียนรู้ความน่าจะเป็น ความหมายของสถิติ และความจำเป็นในการเริ่มต้นอาชีพ ในวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิเคราะห์ธุรกิจ
★ 4.5 (3,002)

การสรุปทางสถิติที่ใช้ได้จริงสำหรับการตัดสินใจที่ใช้ข้อมูล

ความน่าจะเป็นและสถิติ
เรียนรู้วิธีการดึงข้อสรุปที่ถูกต้องจากข้อมูล ใช้วิธีการที่พบบ่อยและ Bayesian ในการตัดสินใจที่มั่นใจและมีหลักฐาน
★ 4.2 (4,454)

ระบบสถิติเบเยส: การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปฏิบัติสำหรับผู้เริ่มต้นQuery

ความน่าจะเป็นและสถิติ
เรียนรู้พื้นฐานของความน่าจะเป็นเบเยส เปรียบเทียบกับวิธีการของฟริคเวนทิสต์ และวิเคราะห์ข้อมูลในโลกจริง เพื่อตัดสินใจอย่างมีข้อมูลภายใต้ความไม่แน่นอน
★ 4.6 (3,228)

ความน่าจะเป็นทางปฏิบัติ: แนวทางเชิงตรรกะในการจัดการความไม่แน่นอน

ความน่าจะเป็นและสถิติ
เรียนรู้การคำนวณความเสี่ยง การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับความน่าจะเป็น ผ่านการอธิบายที่ชัดเจนและปฏิบัติได้
★ 4.8 (1,883)

สถิติแบบเบย์และการทดสอบ A/B ด้วย Excel และ Python

ความน่าจะเป็นและสถิติ
เรียนรู้การประยุกต์ใช้การให้เหตุผลแบบเบย์กับการออกแบบการทดลองและการวิเคราะห์ข้อมูล โดยใช้เครื่องมือที่เข้าถึงได้และเวิร์กโฟลว์การเขียนโปรแกรมที่ทันสมัย
★ 4.5 (27)

Hypothesis Testing Essentials with Excel and Python

ความน่าจะเป็นและสถิติ
Master statistical inference to validate business insights through structured testing in spreadsheets and modern programming environments.
★ 4.2 (24)

ความน่าจะเป็นและความไม่แน่นอนในสถิติสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล

ความน่าจะเป็นและสถิติ
ฝึกฝนกฎพื้นฐานของความน่าจะเป็น การแจกแจง และการวัดความเชื่อมั่น เพื่อทำการตัดสินใจที่แม่นยำตามข้อมูลภายใต้ความไม่แน่นอน
★ 4.6 (18)