Pythonによる統計解析とデータモデリング

データは正しく客観的に解釈できればのみ有用です。このコースでは、Python を主なツールとして使用しながら、統計学者のように考える方法を教えることで、生の数と実行可能な洞察の間のギャップを埋めます。基本的なデータ操作から、厳密な統計テストの実行、予測モデルの構築、数学的証拠によって裏付けられた結論の確保に移ります。 学ぶことは 確率分布，中心傾向，変動性などの基礎的概念を理解する。 図書館のワークフローを利用した現代的なデータ処理技術を適用し，効率的な分析を行う。 仮説検証を行い，ｐ値を解釈してデータ駆動型の意思決定を行う。 また，データの統計的表現を行うためのコードを作成した。 また，線形回帰モデルとロジスティック回帰モデルを実行し，変数間の関係を同定する。 統計的な結果が信頼性と透明性を保証するために 現代の再現性基準を実践する カリキュラムは、基本的な用語とデータタイプから始まり、記述統計、確率、高度な推論モデルを通して進みます。詳細な説明を読み、実世界のデータシナリオをシミュレートするために設計された書き込みコードの練習で技術を練習します。このコースは、統計やプログラミングの経験がない初心者がデータサイエンスの世界に入りたいと思う人向けに設計されています。今日からデータリテラシーのプロフェッショナルになるための旅を始めましょう。