Podstawy matematyki dla analityków danych: prawdopodobieństwo i statystyka

Aby odnieść sukces w analizie danych, potrzebujesz czegoś więcej niż tylko wiedzy o tym, jak uruchomić kod; musisz zrozumieć zasady matematyczne, które potwierdzają twoje spostrzeżenia.Ten kurs tekstowy prowadzi przez podstawowe pojęcia prawdopodobieństwa i statystyki, tłumacząc złożoną teorię matematyczną na praktyczne narzędzia analityczne do podejmowania decyzji w świecie rzeczywistym. Czego się nauczysz: - Zrozumieć podstawowe pojęcia prawdopodobieństwa, w tym prawdopodobne warunkowe i twierdzenie Bayesa. - Opanuj statystyki opisowe, aby skutecznie podsumować i zinterpretować złożone zbiory danych. - Zastosuj testowanie hipotez i zrozum znaczenie statystyczne w analizie produktu i testowaniu A / B. - Analizuj rozkłady prawdopodobieństwa, aby modelować rzeczywiste scenariusze biznesowe. - Oceń analizę korelacji i regresji, aby zidentyfikować kluczowe relacje między punktami danych. - Interpretuj wskaźniki statystyczne z pewnością, aby przekazywać spostrzeżenia zarówno interesariuszom technicznym, jak i nietechnicznym. Zaczniesz od kluczowej terminologii i podstawowych definicji, zanim przejdziesz do praktycznych metod statystycznych i ram analitycznych.Kurs zawiera jasne pisemne wyjaśnienia i uporządkowane ćwiczenia tekstowe, aby wzmocnić naukę. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących analityków danych, młodszych specjalistów ds. Analityki i menedżerów technicznych, którzy chcą zbudować silne podstawy matematyczne. Zacznij budować swoje umiejętności analityczne ilościowe już dziś.