डाटा विज्ञान तथा विश्लेषक के लिए सांख्यिकी तथा गणित

डेटा विज्ञान और विश्लेषण में सफल होने के लिए आपको औपचारिक गणित की डिग्री की आवश्यकता नहीं है, लेकिन आपको डेटा निर्णयों को चलाने वाली कोर सांख्यिकीय अवधारणाओं की ठोस समझ की आवश्यकता है। स्पष्ट लिखित व्याख्याओं और चरण-दर-चरण उदाहरणों के माध्यम से, आप संभावना, परिकल्पना परीक्षण और रीग्रेसन विश्लेषण में एक मजबूत नींव बनाएंगे। आप केवल एल्गोरिदम चलाने से अपने डेटा अंतर्दृष्टि और भविष्यवाणियों के मॉडल के पीछे गणितीय तर्क को समझने के लिए संक्रमण करेंगे। आप क्या सीखेंगे: - डेटा को प्रभावी ढंग से सारांशित करने के लिए बुनियादी संभाव्यता सिद्धांत और वर्णनात्मक सांख्यिकी को समझें। -डेटा-आधारित व्‍यापारिक निर्णय लेने के लिए परिकल्पना परीक्षण और विभिन्‍नता विश्लेषण (एनोवा) का इस्‍तेमाल करना। -प्रभावों की पहचान करने और सटीक भविष्यवाणियां करने के लिए रैखिक और लॉजिस्टिक रीग्रेसन मॉडल को नियंत्रित करें। - निर्णय पेड़ों और बुनियादी अनुकूलन अवधारणाओं सहित आवश्यक मशीन सीखने गणित का पता लगाएं। आधुनिक मॉडल मूल्यांकन मीटर और आधुनिक ए / बी परीक्षण में उपयोग किए जाने वाले बुनियादी बेयियन सिद्धांतों को समझें। पाठ्यक्रम मूलभूत शब्दावली और संभाव्यता के आधारों से शुरू होता है, उसके बाद आपको वर्णनात्मक सांख्यिकी, अनुमानित विधियों और पुनरावर्तन मॉडल के माध्यम से मार्गदर्शन किया जाएगा. आप व्यावहारिक परिदृश्यों को पढ़ेंगे जो यह दर्शाते हैं कि कैसे इन गणितीय अवधारणाओं का वास्तविक व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए उपयोग किया जाता है. यह पाठ्यक्रम उन महत्वाकांक्षी डाटा वैज्ञानिकों, व्यापार विश्लेषकों और शुरुआती लोगों के लिए है जो शैक्षणिक शब्दावली में खोए बिना एक मजबूत गणितीय नींव बनाना चाहते हैं. कोई उन्नत गणितीय पृष्ठभूमि की आवश्यकता नहीं है. डेटा विज्ञान की गणितीय नींवों को आज ही सीखने की ओर अपनी यात्रा शुरू करें।