Statistical Learning Foundations for Data Science (bằng tiếng Anh).

Để có thể dự đoán đáng tin cậy và trích xuất những nhận thức thực sự từ dữ liệu, bạn phải hiểu được logic cốt lõi đằng sau các mô hình của bạn. Chương trình học dựa trên văn bản này giới thiệu cho bạn những nguyên tắc cơ bản của việc học thống kê, loại bỏ những phức tạp không cần thiết để tập trung vào những điều quan trọng. Bạn sẽ chuyển từ viết mã đơn giản sang hiểu sâu về lý do các mô hình hoạt động theo cách của chúng, cho phép bạn đưa ra các lựa chọn mô hình thông tin và giao tiếp rõ ràng. Học sự khác biệt cơ bản giữa học thống kê có giám sát và không giám thị. Đánh giá sự cân bằng giữa thiên hướng và biến thiên để ngăn chặn quá phù hợp và không phù hợp trong phân tích của bạn. Ứng dụng các kỹ thuật hồi quy và phân loại để giải quyết các vấn đề dự đoán trong thế giới thực. Phân tích hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các kĩ thuật xác thực hiện đại và các phương pháp lấy mẫu lại. Giải thích các lựa chọn lựa chọn mô hình và giải thích các kết quả thống kê một cách rõ ràng. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và định nghĩa cơ bản trước khi hướng dẫn bạn qua các chiến lược mô hình thực tế và các chỉ số đánh giá. Bạn sẽ đọc các giải thích rõ ràng, đi qua các ví dụ có cấu trúc, và hoàn thành các bài tập khái niệm được thiết kế để củng cố hiểu biết của bạn. Chương trình này được thiết kế cho những nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích, và người mới bắt đầu muốn có một nền tảng khái niệm vững chắc trong thống kê. Không cần phải có nền toán học cao cấp trước đó. Bắt đầu đọc ngay hôm nay để xây dựng các kỹ năng phân tích cần thiết cho việc ra quyết định dữ kiện hiện đại.