Практическая статистика с использованием Python для анализа данных

Данных пусто без навыков, чтобы интерпретировать его. Понимание статистики является ключом к обнаружению моделей, делая предсказания, и сделать надежные выводы из ваших данных. Этот текстовый курс ведет вас от статистического новичка уверенным аналитиком данных с помощью Python. Вы узнаете, как переводить математические понятия в чистый, исполняемый код Python, что позволит вам выполнять исследовательский анализ данных и тестирование гипотез на различных наборах данных. Что вы узнаете: Понимание основных статистических понятий, включая описательную статистику, распределения вероятностей и центральную предельную теорему. Рассчитайте меры центральной тенденции и дисперсии с помощью современных библиотек Python, таких как pandas и NumPy. Проверяйте гипотезы и рассчитайте p-значения, чтобы принимать решения, основанные на данных, с уверенностью. Анализируйте взаимосвязи между переменными с помощьй моделей корреляции и простой линейной регрессии в SciPy Примените современные методы Python, включая чистое форматирование кода и основные подсказки типов, к статистическим сценариям. Мы начнем с основной терминологии и основных понятий типов данных и вероятности, прежде чем перейти к практическим статистических вычислений и прогнозного моделирования. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих в статистике и программировании на Python, не требуя предварительных знаний математики или программирования. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть силу статистического анализа с Python.