Practical Statistics for Data Science with Python

জটিল ডেটাসেটগুলি বোঝার জন্য, সংখ্যাগুলি কী গল্প বলার চেষ্টা করছে তা প্রথমে আপনাকে বুঝতে হবে। পরিসংখ্যান ডেটা বিজ্ঞানের ভিত্তি, যা কাঁচা তথ্যকে কার্যকর অন্তর্দৃষ্টিতে পরিণত করার জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম সরবরাহ করে। এই টেক্সট-ভিত্তিক কোর্সটি আপনাকে পরিসংখ্যান তত্ত্বের একেবারে প্রাথমিক বিষয়গুলি থেকে পাইথন ব্যবহার করে ব্যবহারিক বাস্তবায়নে গাইড করে, ডেটা কীভাবে সংক্ষিপ্ত করতে হয়, প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করতে হয় এবং নির্ভরযোগ্য সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে হয় সে সম্পর্কে একটি শক্ত ধারণা অর্জনে সহায়তা করে। আপনি যা শিখবেন: - ডেটা সংগ্রহের মৌলিক পরিসংখ্যানগত পদ, ডেটার প্রকার এবং মূল নীতিগুলি বুঝুন। - আপনার ডেটাসেটগুলির কেন্দ্রীয় প্রবণতাগুলি সংক্ষিপ্ত এবং বর্ণনা করার জন্য বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান গণনা করুন। - বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতি মডেল করতে এবং প্রত্যাশিত মানগুলি বোঝার জন্য সম্ভাব্যতা বন্টন প্রয়োগ করুন। - আত্মবিশ্বাসী, পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য সিদ্ধান্ত নিতে হাইপোথিসিস টেস্টিং এবং ANOVA সম্পাদন করুন। - পারস্পরিক সম্পর্ক এবং মৌলিক রিগ্রেশন কৌশল ব্যবহার করে ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে সম্পর্ক বিশ্লেষণ করুন। - আপনার ডেটা পরিষ্কার এবং প্রস্তুত করতে পাইথন লাইব্রেরি ব্যবহার করে আধুনিক ডেটা ম্যানিপুলেশন ওয়ার্কফ্লো প্রয়োগ করুন। যাত্রাটি মূল পরিভাষা এবং মৌলিক গাণিতিক ধারণাগুলির সাথে শুরু হয় যা ব্যবহারিক পাইথন বাস্তবায়নে যাওয়ার আগে। আপনি স্পষ্ট ব্যাখ্যাগুলি পড়বেন, পরিষ্কার কোড স্নিপেটগুলি অধ্যয়ন করবেন এবং আপনার বিশ্লেষণাত্মক দক্ষতাগুলিকে শক্তিশালী করার জন্য ডিজাইন করা লিখিত অনুশীলনগুলি সম্পূর্ণ করবেন। এই কোর্সটি ডেটা বিজ্ঞানের জন্য একটি শক্তিশালী পরিমাণগত ভিত্তি তৈরি করতে ইচ্ছুক নতুনদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যার জন্য কোনও পূর্ব পরিসংখ্যানগত পটভূমির প্রয়োজন নেই। পাইথনে পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের শক্তি আনলক করতে আজই পড়া শুরু করুন।