Python में एप्लाइड स्टैटिस्टिक्स और A/B टेस्टिंग

कई स्व-शिक्षित डेटा पेशेवर आत्मविश्वासपूर्ण विश्लेषण के लिए आवश्यक अंतर्निहित गणितीय कठोरता के साथ संघर्ष करते हैं। यह कोर्स आपको कोड-फर्स्ट लर्नर से सांख्यिकीय रूप से सुदृढ़ डेटा प्रैक्टिशनर में बदलकर उस ज्ञान के अंतर को पाटता है। आप Python का उपयोग करके प्रयोगों को डिजाइन करना, परिकल्पनाओं को मान्य करना और मजबूत निष्कर्ष निकालना सीखेंगे। आप क्या सीखेंगे: • मूलभूत सांख्यिकीय शब्दावली, प्रायिकता वितरण और मुख्य अवधारणाओं को समझें। • व्यावसायिक निर्णयों के वास्तविक दुनिया के प्रभाव को मापने के लिए A/B परीक्षणों को डिजाइन और मूल्यांकन करें। • व्यावहारिक डेटासेट पर सांख्यिकीय अनुमान और परिकल्पना परीक्षण लागू करें। • विश्वसनीय परिणाम सुनिश्चित करने के लिए नमूना आकार, सांख्यिकीय शक्ति और विश्वास अंतराल की गणना करें। • आधुनिक डेटाफ्रेम लाइब्रेरी और वर्चुअल वातावरण का उपयोग करके स्वच्छ, पुनरुत्पादनीय Python कोड लिखें। • प्रायोगिक डिजाइन में सामान्य विश्लेषणात्मक कमियों और पूर्वाग्रहों को पहचानें और उनसे बचें। पाठ्यक्रम आवश्यक शब्दावली और मूलभूत प्रायिकता अवधारणाओं से शुरू होता है, जिसके बाद व्यावहारिक अनुमान और प्रायोगिक डिजाइन पर ध्यान केंद्रित किया जाता है। आप स्पष्ट स्पष्टीकरण पढ़ेंगे और लिखित Python कोड स्निपेट्स के माध्यम से काम करेंगे जो इस बात को पुष्ट करते हैं कि सांख्यिकी वास्तविक डेटा पर कैसे लागू होती है। विशेष रूप से शुरुआती और स्व-शिक्षित विश्लेषकों के लिए डिज़ाइन किया गया, इस कोर्स के लिए किसी पूर्व उन्नत गणित पृष्ठभूमि की आवश्यकता नहीं है। आज ही अपनी सांख्यिकीय अंतर्ज्ञान का निर्माण शुरू करें और अपने डेटा विश्लेषण से अनुमान लगाने के काम को हटा दें।