Praktikal na Estatistika at Probabilidad para sa Data Science

Ang data science ay nakatayo sa pundasyon ng datos, ngunit ang mga hilaw na numero ay walang kahulugan kung walang mga tool upang bigyang-kahulugan ang mga ito. Ang pag-unawa sa mga prinsipyong estatistiko sa likod ng datos ay nagbibigay-daan sa iyo na kumuha ng mga makabuluhang insight at gumawa ng mga kumpiyansa at data-driven na desisyon. Sa tekstong kursong ito, lilipat ka mula sa pagiging baguhan patungo sa pagiging isang nag-iisip na may kaalaman sa estatistika. Matututunan mo kung paano magbasa, magsuri, at maglarawan ng datos nang tumpak, na naghahanda sa iyo na ilapat ang mga konseptong matematikal na ito nang direkta sa mga makabagong workflow ng data science. Mga matututunan mo: - Unawain ang mga pangunahing konsepto ng probabilidad, discrete mathematics, at terminolohiya sa estatistika. - Ilapat ang Central Limit Theorem at mga distribusyon ng probabilidad upang suriin ang gawi ng datos sa totoong buhay. - Magkalkula at magbigay-kahulugan sa mga confidence interval upang sukatin ang pagiging maaasahan ng iyong mga tantiya sa datos. - Magsagawa ng pagsubok ng hipotesis upang gumawa ng mga desisyong may matibay na batayang estatistiko at suriin ang mga resulta ng A/B test. - Suriin ang mga buod ng datos at mga sukatan sa estatistika na binuo ng mga makabagong library ng data science. Magsisimula ka sa pag-aaral ng mga pangunahing terminolohiya at mga batayang konseptong matematikal bago magpatuloy sa mga distribusyon ng probabilidad, pag-sample, at pagsubok ng hipotesis. Ang bawat konsepto ay ipinapaliwanag sa pamamagitan ng malinaw na nakasulat na mga paliwanag at mga praktikal na senaryong nakatutok sa datos. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga tiyak na baguhan sa data science, mga analista na gustong patibayin ang kanilang mga pundasyon sa matematika, o sinumang naghahangad na maunawaan ang datos nang mas malalim, nang walang kinakailangang nakaraang karanasan sa mataas na antas ng matematika. Simulang magbasa ngayon upang buksan ang mga matematikal na pundasyon ng data science.