Python'da Uygulamalı İstatistik ve A/B Testi

Birçok kendi kendine öğrenen veri profesyoneli, güvenli analiz için gereken temel matematiksel titizlik konusunda zorlanır. Bu kurs, sizi kod odaklı bir öğrenenden istatistiksel olarak sağlam bir veri uygulayıcısına dönüştürerek bu bilgi boşluğunu kapatır. Python kullanarak deney tasarlamayı, hipotezleri doğrulamayı ve sağlam sonuçlar çıkarmayı öğreneceksiniz. Neler öğreneceksiniz: • Temel istatistiksel terminolojiyi, olasılık dağılımlarını ve temel kavramları anlayın. • İş kararlarının gerçek dünya etkisini ölçmek için A/B testleri tasarlayın ve değerlendirin. • Pratik veri kümelerine istatistiksel çıkarım ve hipotez testi uygulayın. • Güvenilir sonuçlar sağlamak için örneklem büyüklüklerini, istatistiksel gücü ve güven aralıklarını hesaplayın. • Modern dataframe kütüphaneleri ve sanal ortamlar kullanarak temiz, tekrarlanabilir Python kodu yazın. • Deneysel tasarımda yaygın analitik tuzakları ve önyargıları tanıyın ve bunlardan kaçının. Müfredat, pratik çıkarım ve deneysel tasarıma geçmeden önce temel terminoloji ve temel olasılık kavramları ile başlar. İstatistiklerin gerçek verilere nasıl uygulandığına dair anlayışınızı pekiştiren açık açıklamalar okuyacak ve yazılı Python kod parçacıkları üzerinde çalışacaksınız. Özellikle yeni başlayanlar ve kendi kendine öğrenen analistler için tasarlanan bu kurs, önceden ileri düzey matematik bilgisi gerektirmez. Veri analizinize tahmin yürütmeyi bırakmak için istatistiksel sezginizi bugün oluşturmaya başlayın.