Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistics-for-data-science-python
Обзор курса Statistics for Data Science with Python
В современном мире данные играют ключевую роль, и чтобы успешно работать с ними, необходимо знать основы статистики. Курс Statistics for Data Science with Python, доступный на платформе Coursera, предлагает отличное введение в статистические методы, используемые для анализа данных.
Обзор курса
Этот курс предназначен для того, чтобы внедрить вас в базовые принципы статистики, которые нужны для анализа данных. По завершении курса у вас будет практическое понимание таких ключевых тем, как сбор данных, описание данных с помощью описательной статистики, визуализация данных, исследование взаимосвязей между переменными, вероятностные распределения, ожидаемые значения, тестирование гипотез и введение в ANOVA.
Содержание курса
- Введение в курс и основы Python
- Введение и описательная статистика: ознакомление с основными понятиями описательной статистики, такими как среднее, медиана, мода, дисперсия и стандартное отклонение.
- Визуализация данных: изучение различных типов визуализации данных в зависимости от типа информации.
- Введение в вероятностные распределения: основные концепции и применение вероятности.
- Тестирование гипотез: выбор соответствующих тестов для анализа данных.
- Регрессионный анализ: использование Python для регрессионного анализа и интерпретации результатов.
- Проект: данные о жилье в Бостоне: практическое применение статистики на реальных данных, включая описание и гипотетическое тестирование.
- Итоговый экзамен
- Другие ресурсы: шпаргалка по статистике в Python.
Рекомендации
Я настоятельно рекомендую этот курс всем, кто хочет познакомиться с основами статистики и анализа данных. Благодаря доступным объяснениям и практичным заданиям, вы сможете не только понять теорию, но и применить ее на практике. Курс будет полезен как начинающим, так и тем, кто хочет обновить свои знания в статистике.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistics-for-data-science-python