Bilgi Bilimi için Uygulamalı İstatistiksel Modelleme

Veri bilimi sadece kod yazmaktan daha fazlasıdır; bilgili tahminler yapmak için verilerinizdeki matematiksel ilişkileri anlamakla ilgilidir.Bu kurs istatistiksel modellemenin pratik uygulaması yoluyla ham sayılar ve eylemsel içgörü arasındaki boşluğu doldurur. Temel olasılık kavramlarından gelişmiş modeller inşa etmeye, herhangi bir veri kümesi için doğru istatistiksel yaklaşımı seçmek için güven kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Temel olasılık dağılımlarını ve veri analizindeki rollerini anlamak - Sonuçları tahmin etmek ve eğilimleri tanımlamak için doğrusal ve lojistik gerileme tekniklerini uygulayın - Hipotez testlerini ve p-değer yorumlamasını bulgularınızı doğrulamak için uygulayın - Karşılıklı onaylama ve uygunluk iyiliği de dahil olmak üzere modern model değerlendirme tekniklerini öğrenin - Model performansını artırmak için Ridge ve Lasso gibi düzenlileştirme yöntemlerini uygulayın - Çeşitli tipte yanıt değişkenlerini yönetmek için genelleştirilmiş doğrusal modeller keşfet Müfredat, sonuçlarınızı iyileştirmek için pratik modelleme stratejileri ve tanısal araçlara geçmeden önce temel terminoloji ve olasılık teorisiyle başlar. Bu ders, önceden modelleme deneyimine ihtiyaç duymadan sağlam bir matematiksel temel isteyen umut vadeden veri analistler ve yeni başlayan veri bilimcileri için tasarlanmıştır. İstatistiksel sezgilerinizi geliştirmeye başlayın ve veri bilimi araçlarınızı bugün geliştirin.