Thống kê Bayes và Kiểm thử A/B với Excel và Python

Các phương pháp thống kê truyền thống thường không đủ khi đưa ra các quyết định nhanh chóng trong điều kiện không chắc chắn. Khóa học này giới thiệu cho bạn thống kê Bayes, một khuôn khổ mạnh mẽ để cập nhật kiến thức khi có thông tin mới. Bạn sẽ có được các kỹ năng để chuyển từ các phép tính bảng tính đơn giản sang các tập lệnh Python mạnh mẽ cho việc kiểm thử A/B phức tạp. Bạn sẽ học cách định lượng sự không chắc chắn và cập nhật niềm tin của mình khi dữ liệu mới đến, thay đổi cách bạn tiếp cận các thử nghiệm trong môi trường kinh doanh hoặc nghiên cứu. Bằng cách tập trung vào lý luận xác suất, bạn có thể đưa ra các quyết định sắc thái hơn so với những gì giá trị p truyền thống cho phép. Những gì bạn sẽ học: - Hiểu các thuật ngữ cốt lõi của Bayes và các nguyên tắc cơ bản của xác suất. - Tính toán xác suất đồng thời và xác suất có điều kiện bằng cách sử dụng các mô hình Excel thực tế. - Áp dụng Định lý Bayes để cập nhật niềm tin ban đầu bằng bằng chứng thử nghiệm mới. - Triển khai các mô hình kiểm thử A/B và đa biến của Bayes bằng các thư viện Python hiện đại. - Phân tích các phân phối hậu nghiệm để định lượng rủi ro và sự chắc chắn trong kết quả của bạn. - Thực hành diễn giải các kết quả thống kê để ra quyết định dựa trên dữ liệu trong kinh doanh và chăm sóc sức khỏe. Khóa học bắt đầu với các định nghĩa nền tảng và lý thuyết xác suất trước khi tiến triển qua các giải thích bằng văn bản về mô hình hóa dựa trên Excel và tự động hóa dựa trên Python. Bạn sẽ thực hiện các bài tập dựa trên văn bản để củng cố sự hiểu biết của mình về cách cấu trúc và phân tích dữ liệu thử nghiệm. Khóa học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, nhà phân tích và các nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng muốn nâng cao bộ công cụ thử nghiệm của mình. Không yêu cầu kinh nghiệm trước đó với thống kê Bayes. Nâng cao kỹ năng phân tích của bạn bằng cách nắm vững phương pháp Bayes để thử nghiệm.