Praktyczne statystyki i prawdopodobieństwo dla nauki o danych

Nauka o danych opiera się na danych. Jednak surowe liczby są bez znaczenia bez narzędzi do ich interpretacji. Zrozumienie zasad statystycznych leżących u podstaw danych pozwala wyodrębnić istotne informacje i podejmować pewne decyzje oparte na danych W tym kursie tekstowym przejdziesz od początkującego do statystycznie piśmiennego myśliciela.Dowiesz się, jak dokładnie czytać, analizować i opisywać dane, przygotowując się do zastosowania tych pojęć matematycznych bezpośrednio do nowoczesnych przepływów pracy w dziedzinie danych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia prawdopodobieństwa, matematyki dyskretnej i terminologii statystycznej. - Zastosuj centralne twierdzenie graniczne i rozkłady prawdopodobieństwa, aby przeanalizować zachowanie danych w świecie rzeczywistym. - Obliczaj i interpretuj przedziały ufności, aby zmierzyć wiarygodność szacunków danych. - Przeprowadź testowanie hipotez, aby podejmować statystycznie uzasadnione decyzje i oceniać wyniki testów A / B. - Analizuj podsumowania danych i wskaźniki statystyczne generowane przez nowoczesne biblioteki danych. Zaczniesz od nauki podstawowej terminologii i podstawowych pojęć matematycznych, zanim przejdziesz do rozkładów prawdopodobieństwa, próbkowania i testowania hipotez.Każda koncepcja jest wyjaśniona za pomocą jasnych pisemnych wyjaśnień i praktycznych scenariuszy skoncentrowanych na danych. Ten kurs jest przeznaczony dla absolutnie początkujących w nauce o danych, analityków, którzy chcą wzmocnić swoje podstawy matematyczne, lub każdego, kto chce głębiej zrozumieć dane, bez wcześniejszego zaawansowanego doświadczenia matematycznego.Zacznij czytać już dziś, aby odblokować matematyczne podstawy nauki o danych.