Contents
學習如何將機率和統計應用到真實的資料科學和商業中
從這 5 小時的課程,你會學到
- 瞭解機率的基本原理
- 能夠實現基本統計
- 瞭解如何使用各種統計分佈
- 應用統計方法和假設檢定( Hypothesis Testing )來解決商業問題
- 瞭解迴歸模型是如何運作
- 執行單向方式和雙向方式的 ANOVA
- 瞭解 Chi 的平方測試
- 能夠理解不同類型的資料
要求
- 紙和鉛筆做筆記
- 選擇性的: Excel 或 Python 來執行模擬
課程說明
歡迎來到商業和資料科學的機率和統計!
在本課程中,我們涵蓋了你需要知道的關於機率和統計的知識,以便在商業和資料科學領域取得成功!
這門實踐課程將討論統計學的理論和實施,以解決現實世界的問題。 每個部分都有範例問題,在課程小考和評估測試中。
我們將首先討論資料的基本知識,瞭解如經由對中心趨勢、分散度的測量來檢驗資料,並且建立對雙變數資料來源之間如何相互關聯的理解。
之後我們將深入研究機率,學習組合和排列,以及條件機率和如何應用貝葉斯定理( bayes theorem )。
接下來我們將討論統計中最常見的分佈,為理解如何使用均勻分佈( uniform )、二項式分佈( binomial )、poisson 分佈和常態( normal )分佈建立堅實的基礎。
接下來我們將討論統計學,將我們迄今為止所學到的知識應用到現實世界的商業案例中,包括假設檢定( Hypothesis Testing )和學生的 T 分佈。
我們將以三個高級主題來結束這個課程,如 ANOVA ( 變異數分析) 、理解迴歸分析,最後進行 chi 平方分析。
這些部分是按主題組織和模組化的,所以你可依自己需求直接跳進去學習!
我們的課程包括高解析度的視訊,有清晰的說明和高品質的動畫,我們也包括廣泛的案例研究來告訴你如何將這些知識應用到現實世界中。
我們將涵蓋所有你需要知道的統計資料和機率,以清楚地處理現實世界的商業和資料科學問題!
包括:
- 資料的測量
- 平均值( Mean )、中位數( Median )和模式( Mode )
- 變異數( Variance )和標準差( Standard Deviation )
- 共變異數( Co-variance )和相關係數( Correlation )
- 排列( Permutations )和組合( Combinations)
- 聯集( Unions )和交集( Intersections )
- 條件機率
- 貝葉斯定理 ( Bayes Theorem )
- 二項分佈( Binomial Distribution )
- Poisson 分佈
- 常態分佈( Normal Distribution )
- 抽樣
- 中心極限定理 ( Central Limit Theorem )
- 假設檢定( Hypothesis Testing )
- T 分佈測試
- 迴歸分析
- ANOVA
- Chi 平方( Squared )
- 還有更多!
你不僅能獲得很好的技術內容,還可以訪問我們的線上 QA 論壇和學生聊天頻道。 我和助教們很樂意幫助你解答你遇到的任何問題! 完成這門課程後,你會收到一份完成證明,你可以在你的 Linkedin 個人資料上貼出來向你的同事,甚至是潛在的僱主炫耀!
所有這些內容都有 30 天的退款保證,所以你可以嘗試課程,毫無風險!
那你還在等什麼? 今天報名,我們在課堂上見!
目標受眾
有興趣學習如何將機率和統計應用於商業或資料科學的人
講師簡介
Jose Portilla 資料科學家
Jose Marcial Portilla 擁有來自聖克拉拉(Santa Clara )大學的機械工程學士學位和碩士學位,也有多年資料科學和程式設計專業教練和培訓師的經驗。 他在各種領域如微流體 、材料科學和資料科學技術中有出版物和專利。在他的職業生涯中,他已經發展了分析資料的技能,他希望利用他在教學和資料科學方面的經驗,幫助其他人學習程式開發的能力、分析資料,以及清晰地呈現資料和漂亮的視覺化。目前他是 Pierian Data Inc. 的資料科學主管,為世界各地的各種公司提供現場資料科學和 python 培訓課程,包括瑞士信貸等頂級銀行。歡迎隨時在 LinkedIn 上與他聯繫,獲取有關面對面培訓課程的更多資訊。
Pierian Data Inc. 資料科學與程式設計培訓公司
Pierian Data Inc. 是一家專注於為程式設計和資料科學主題提供最好的課程教育的培訓公司。 其教授的課程包含 Python、財務分析,SQL、R、機器學習、大數據與 Spark、Scala、Web 開發與 Django 等等!
如果你有公司內部培訓需求,歡迎與我們聯絡。 我們曾在世界上一些頂級金融機構和世界 500 強企業任教。
英文字幕:有
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