Bilgi Bilimi ve Analizi için Esas Matematik ve İstatistik

Veri bilimi ve analizinde başarılı olmak için, sadece kod yazma becerisinden fazlasına ihtiyacınız var; veri anlayışına yol açan temel matematik ve istatistikleri anlamanız gerekir.Bu kapsamlı metin tabanlı kurs ham rakamlar ve uygulanabilir iş kararları arasındaki boşluğu doldurur. Açık, yapısal açıklamaları okuyarak ve pratik hesaplamalar yaparak, matematikte yeni başlayandan güvenilir bir veri düşünürüne geçiş yapabilirsiniz.Veri paternlerini yorumlamak, model performansını değerlendirmek ve bulgularınızı bilimsel bir titizlikle doğrulamak için gerekli analitik zihniyeti geliştireceksiniz. Ne öğreneceksiniz: Veriler dağılımı, varyans ve merkez eğilimleri etkili bir şekilde özetlemek için tanımlayıcı istatistikleri anlayın; Gerçek dünya belirsizliğini modellemek ve bilgili tahminler yapmak için olasılık teorisi ve Bayes'in teoremini uygulayın; Deneysel verilerden istatistiksel olarak önemli sonuçlar çıkarmak için hipotez testleri ve A / B testleri yapın veri; Değişkenler arasındaki ilişkileri tanımlamak ve gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için regresyon modelleri oluşturun; Modern makine öğrenimi ve vektör gömmelerinin omurgasını oluşturan vektörler ve matrisler de dahil olmak üzere lineer cebirin temellerini öğrenin. Bu yolculuk, olasılık, çıkarımsal istatistik, doğrusal cebir ve regresyon analizine geçmeden önce anahtar terimler ve temel tanımlayıcı istatistiklerle başlar. Her kavram, karmaşık programlama deneyimi gerektirmeden anlayışınızı güçlendirmek için yazılı egzersizler ve senaryolarla eşleştirilir. Bu kurs özellikle başlangıçcılar, umut verici veri bilimcileri ve önceden ileri matematik ön koşulları olmadan sıfırdan sağlam bir matematiksel temel inşa etmek isteyen analistler için tasarlanmıştır. Veri odaklı karar vermenin matematiksel anahtarlarını açmak için bugün okumaya başlayın.