Прикладная статистика и A/B-тестирование на Python

Многие специалисты по данным, обучавшиеся самостоятельно, испытывают трудности с фундаментальной математической строгостью, необходимой для уверенного анализа. Этот курс устраняет этот пробел в знаниях, превращая вас из ученика, ориентированного на код, в статистически грамотного специалиста по данным. Вы научитесь проектировать эксперименты, проверять гипотезы и делать надежные выводы с использованием Python. Что вы узнаете: • Понимание основополагающей статистической терминологии, распределений вероятностей и основных концепций. • Проектирование и оценка A/B-тестов для измерения реального влияния бизнес-решений. • Применение статистического вывода и проверки гипотез к практическим наборам данных. • Расчет размеров выборки, статистической мощности и доверительных интервалов для обеспечения надежных результатов. • Написание чистого, воспроизводимого кода на Python с использованием современных библиотек для работы с фреймами данных и виртуальных сред. • Распознавание и избегание распространенных аналитических ловушек и смещений в экспериментальном дизайне. Программа начинается с необходимой терминологии и основополагающих концепций вероятности, а затем переходит к практическому выводу и проектированию экспериментов. Вы будете читать понятные объяснения и работать с письменными фрагментами кода на Python, которые укрепляют ваше понимание того, как статистика применяется к реальным данным. Этот курс, разработанный специально для начинающих и самостоятельно обучающихся аналитиков, не требует предварительных знаний в области высшей математики. Начните развивать свою статистическую интуицию сегодня и избавьтесь от догадок в анализе данных.