Statistics and Data Mining for Data Science

Để hiểu được các tập dữ liệu khổng lồ, bạn cần nhiều hơn chỉ là kỹ năng lập trình - bạn cần một hiểu biết sâu sắc, trực quan về toán học và các mô hình ẩn trong các con số. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn từ các khái niệm thống kê cơ bản đến các kỹ thuật khai thác dữ liệu thiết yếu, giúp bạn tự tin phân tích dữ kiện và hỗ trợ quyết định của bạn với bằng chứng nghiêm ngặt. Bạn sẽ học cách nhận dạng xu hướng, xây dựng mô hình dự đoán, và áp dụng các khung phân tích hiện đại thông qua các giải thích rõ ràng và các bài tập thực tế. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm thống kê cốt lõi, bao gồm phân phối xác suất, kiểm tra giả thuyết và phân tích hồi quy - Ứng dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu để phát hiện các mô hình ẩn, cụm và dị thường trong các tập dữ kiện phức tạp - Luyện tập chuẩn bị và dọn dẹp dữ liệu thô bằng cách sử dụng các nguyên tắc xử lý trước dữ kiện hiện đại - Đánh giá hiệu suất mô hình sử dụng các thước đo hiện đại để đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy - Tìm hiểu các quy trình khoa học dữ liệu hiện đại, bao gồm kỹ thuật cơ bản và giảm kích thước Chương trình bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và cơ bản xác suất trước khi tiến tới các bài kiểm tra thống kê tiên tiến, thuật toán nhóm, và kỹ thuật mô hình dự đoán. Nó được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu tham vọng, các nhà khoa học dữ kiện trẻ, và người mới bắt đầu muốn xây dựng một nền tảng toán học vững chắc mà không có bất kỳ nền thống kê tiên tiến nào trước đó.