Statistics and Mathematics for Data Science and Analytics

Bạn không cần bằng toán học chính thức để thành công trong khoa học dữ liệu và phân tích, nhưng bạn cần một sự nắm vững các khái niệm thống kê cốt lõi để đưa ra quyết định dữ kiện. Chương trình này nối kết khoảng cách giữa lý thuyết toán học phức tạp và ứng dụng dữ liêu thực tế. Qua những lời giải thích rõ ràng và các ví dụ từng bước, bạn sẽ xây dựng một nền tảng vững chắc trong xác suất, kiểm tra giả thuyết, và phân tích hồi quy. Bạn sẽ chuyển từ việc chạy các thuật toán đơn giản đến việc thực sự hiểu được logic toán học đằng sau những nhận thức về dữ liệu và mô hình dự đoán. Bạn sẽ học được: - Hiểu lý thuyết xác suất cơ bản và thống kê mô tả để tóm tắt dữ liệu hiệu quả. - Apply hypothesis testing and analysis of variance (ANOVA) để đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu. - Học các mô hình hồi quy tuyến tính và logistic để xác định xu hướng và đưa ra dự đoán chính xác. - Tìm hiểu toán học học máy cơ bản, bao gồm cây quyết định và các khái niệm tối ưu hóa cơ bản. - Hiểu các chỉ số đánh giá mô hình hiện đại và các nguyên tắc Bayes cơ bản được sử dụng trong kiểm thử A / B hiện đại. Chương trình học bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và cơ sở xác suất trước khi hướng dẫn bạn qua thống kê mô tả, phương pháp suy luận, và mô hình hồi quy. Bạn sẽ đọc qua các trường hợp thực tế để chứng minh cách các khái niệm toán học này được áp dụng để giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế. Chương trình này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh, và người mới bắt đầu muốn xây dựng một nền tảng toán học vững chắc mà không bị lạc lối trong ngôn ngữ học thuật. Không cần có nền toán học cao cấp. Bắt đầu hành trình của bạn hướng đến thành thạo nền tảng toán học của khoa học dữ liệu hôm nay.