Вероятность и статистика для науки данных на Python

Чтобы понять сложные данные, вы должны понять основные математические принципы, которые управляют ими. Этот текстовый курс ликвидирует разрыв между теоретической вероятностью и практическим анализом данных с помощью Python. Вы превратитесь из новичка в уверенного практикующего, способного исследовать наборы данных, тестировать гипотезы и принимать решения, основанные на данных с использованием чистого, современного кода Python. Что вы узнаете: - Понять основные понятия вероятности, включая условную вероятность, теорему Байеса и распределения вероятностей. - Рассчитывать описательную статистику и суммировать характеристики данных с использованием современных библиотек Python. - применять проверку гипотез и регрессионный анализ для подтверждения допущений и выявления взаимосвязей в данных. - применять метод случайной выборки, доверительные интервалы и центральную предельную теорему для получения точных выводов по совокупности. - Практикуем написание чистых, воспроизводимых статистических рабочих процессов с использованием современных соглашений Python и подсказок типов. Курс начинается с ключевой терминологии, основных понятий и фундаментальных определений вероятности, прежде чем перейти к практическому манипулированию данными. Вы будете читать всеобъемлющие объяснения, изучать примеры структурированного кода и практиковать свои навыки с помощью письменных упражнений, предназначенных для укрепления вашего аналитического мышления. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, программистов и новичков, которые хотят построить прочную математическую основу для науки данных без какого-либо предварительного статистического фона. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть силу статистической мысли в вашем путешествии науки.