Veri Bilimi, Yapay Zeka ve İş Analizi için Uygulamalı İstatistik

Veri, onu yorumlama yeteneğiniz kadar değerlidir. Veri bilimi, yapay zeka veya iş analizinde başarılı olmak için, önce veri davranışlarını yöneten istatistiksel ilkeleri iyi bilmelisiniz. Bu kurs, veri tipleri ve dağılımlarının mutlak temellerinden modern makine öğrenimi ve ürün karar vermede kullanılan çıkarımsal tekniklere kadar sizi götürür.Sadece ham sayılara bakmaktan harekete geçirilebilir iş görüşlerini çıkarmaya ve AI model varsayımlarını güvenle doğrulamaya geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksin: - Merkez eğilim, değişkenlik ve veri dağılım modelleri ölçümleri de dahil olmak üzere temel tanımlayıcı istatistikleri anlamak - Hipotez testlerini uygulayın ve güvenilir, veri destekli iş kararları almak için p-değerlerini hesaplayın - Değişkenler arasındaki ilişkileri modellemek ve gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için regresyon analizi yapın - Güvenilir makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için gerekli istatistiksel varsayımları değerlendirin - Ürün performansını ve kullanıcı davranışını ölçmek için modern A / B testlerini tasarlayın ve analiz edin Temel tanımlamalar ve anahtar terimlerle başlayan bu yazılı ders, olasılık, tahmin, regresyon ve pratik istatistik uygulamaları yoluyla adım adım size rehberlik eder. Açık açıklamalar, kavramsal ayrıntı ve pratik senaryolar yoluyla öğreneceksiniz. Bu kurs, gelişmiş matematik veya istatistikte önceden bir geçmiş gerektirmeyen veri kariyerleri için sağlam bir matematiksel temel isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Veri yolculuğunuz için güçlü bir istatistiksel temel oluşturmak için bugün okumaya başlayın.