Основы математики и статистики для науки о данных и аналитики

Чтобы преуспеть в науке данных и аналитике, вам нужно не только уметь писать код; вы должны понимать основные математические и статистические методы, которые определяют данные. Этот всеобъемлющий текстовый курс ликвидирует разрыв между необработанными данными и практическими бизнес-решениями. Читая ясные, структурированные объяснения и работая с практическими расчетами, вы перейдете от математического новичка к уверенному мыслителю данных. Вы разработаете аналитический мышление, необходимое для интерпретации данных, оценки производительности модели и проверки ваших выводов с научной строгостью. Что вы узнаете: Понимание описательной статистики для эффективного обобщения распределений данных, дисперсии и центральных тенденций; Применение теории вероятностей и теоремы Байеса для моделирования неопределенности в реальном мире и составления обоснованных прогнозов; Проведение тестирования гипотез и A / B-тестирования для получения статистически значимых выводов из экспериментальных данных. Осваивать основы линейной алгебры, в том числе векторы и матрицы, которые составляют основу современного машинного обучения и векторных вложений. Курс начинается с ключевой терминологии и основ описательной статистики, а затем переходит к вероятностной статистике, инференционной статистики и линейной алгебре. Каждая концепция сопровождается письменными упражнениями и сценариями, которые помогут вам лучше понять тему, не требуя сложного опыта программирования. Этот курс разработан специально для начинающих, начинающих ученых данных и аналитиков, которые хотят построить прочную математическую основу с нуля без предварительных предваримых математических предпосылок. Начните читать сегодня, чтобы разблокировать математические ключи для принятия решений на основе данных.