Statistik und Mathematik für Data Science und Analytics

Sie benötigen keinen formalen Mathematikabschluss, um in der Datenwissenschaft und -analyse erfolgreich zu sein, aber Sie benön... [+] Dieser Kurs schließt die Lücke zwischen komplexer mathematischer Theorie und praktischer, realer Datenanwendung. Durch klare schriftliche Erklärungen und Schritt-für-Schritt-Beispiele bauen Sie eine starke Grundlage in Wahrscheinlichkeit, Hypothesentesting und Regressionsanalyse auf und gehen von einfachen Algorithmen zu einem wirklichen Verständnis der mathematischen Logik hinter Ihren Dateneinblicken und Vorhersagemodellen über. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegende Wahrscheinlichkeitstheorie und die deskriptive Statistik, um Daten effektiv zusammenzufassen. - Wenden Sie Hypothesentests und Varianzanalysen (ANOVA) an, um datengesteuerte Geschäftsentscheidungen zu treffen. - Beherrschen Sie lineare und logistische Regressionsmodelle, um Trends zu identifizieren und genaue Vorhersagen zu treffen. - Erkunden Sie die wesentlichen Mathematiken des maschinellen Lernens, einschließlich Entscheidungsbäumen und grundlegenden Optimierungskonzepten. - Verstehen Sie moderne Modellbewertungskennzahlen und grundlegende Bayessche Prinzipien, die in modernen A / B-Tests verwendet werden. Der Lehrplan beginnt mit grundlegenden Terminologie und Wahrscheinlichkeitsgrundlagen, bevor Sie durch deskriptive Statistik, Inferenzmethoden und Regressionsmodelle geführt werden.Sie werden praktische Szenarien lesen, die zeigen, wie diese mathematischen Konzepte angewendet werden, um tatsächliche Geschäftsprobleme zu lösen. Dieser Kurs richtet sich an angehende Datenwissenschaftler, Wirtschaftsanalysten und Anfänger, die eine starke mathematische Grundlage aufbauen möchten, ohne sich im akademischen Jargon zu verlieren.Es ist kein fortgeschrittener mathematischer Hintergrund erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit der Beherrschung der mathematischen Grundlagen der Data Science.