Stosowana statystyka dla nauki o danych, AI i analizy biznesowej

Dane są tak cenne, jak umiejętność ich interpretowania.Aby osiągnąć sukces w nauce o danych, sztucznej inteligencji lub analizie biznesowej, musisz najpierw opanować zasady statystyczne, które regulują zachowanie danych. Ten kurs zabierze Cię od absolutnych podstaw typów danych i dystrybucji do technik wnioskowania stosowanych w nowoczesnym uczeniu maszynowym i podejmowaniu decyzji dotyczących produktów.Będziesz przechodzić od prostego patrzenia na surowe liczby do wyodrębniania praktycznych informacji biznesowych i sprawdzania założeń modelu AI z pewnością. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe statystyki opisowe, w tym miary tendencji centralnej, zmienności i wzorców dystrybucji danych - Zastosuj testowanie hipotez i obliczaj wartości p, aby podejmować pewne, oparte na danych decyzje biznesowe - Wykonaj analizę regresji, aby modelować relacje między zmiennymi i przewidywać przyszłe trendy - Oceń założenia statystyczne niezbędne do szkolenia niezawodnych algorytmów uczenia maszynowego - Zaprojektuj i przeanalizuj nowoczesne testy A / B, aby zmierzyć wydajność produktu i zachowanie użytkownika Począwszy od podstawowych definicji i kluczowej terminologii, ten pisemny kurs prowadzi krok po kroku przez prawdopodobieństwo, oszacowanie, regresję i praktyczne zastosowania statystyczne.Uczysz się poprzez jasne wyjaśnienia, podziały koncepcyjne i praktycznych scenariuszy. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, którzy chcą solidnej podstawy matematycznej dla kariery danych, nie wymagającej wcześniejszego doświadczenia w zaawansowanej matematyce lub statystyce. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować silne podstawy statystyczne dla swojej podróży danych.