Статистическое моделирование данных и выводы с помощью Python

Выход за рамки простой описательной статистики необходим для любого, кто хочет раскрыть более глубокие истории, скрытые в их наборах данных. Этот курс ликвидирует разрыв между необработанными данными и значимыми данным, сосредоточив внимание на науке приспособления статистических моделей к реальным сценариям. Вы научитесь связывать конкретные вопросы исследования с соответствующими методами моделирования. К концу этого курса вы сможете создавать модели, которые не только объясняют взаимосвязи между различными переменными, но и обеспечивают основу для предсказания будущих наблюдений с уверенностью. Что вы узнаете: - Понять основополагающую терминологию статистического вывода и моделирования - Учимся применять и интерпретировать линейные регрессионные модели для непрерывных результатов - овладеть методами логистической регрессии для анализа категориальных данных - Применять диагностические инструменты моделирования для проверки допущений и обеспечения статистической достоверности - Практика использования современных соглашений Python, включая подсказки типа, для более чистого кода анализа - Создание моделей прогнозирования будущих тенденций на основе исторических данных - понимать, каким образом сообщать статистические выводы в исследовательском или деловом контексте Курс начинается с тщательного введения в основные понятия и определения, обеспечивая, что у вас есть прочная теоретическая основа. Затем вы будете продвигаться через структурированные письменные объяснения и упражнения на основе кода, которые демонстрируют, как подходить, оценивать и уточнять различные статистические модели. Этот курс предназначен для начинающих, которые имеют базовое знание Python и хотят применить его к науке данных. Для начала не требуется продвинутого математического образования. Начните создавать свой инструментарий статистического моделирования сегодня.