Statystyka stosowana i testy A/B w Pythonie

Wielu samouków w dziedzinie danych zmaga się z podstawową rygorem matematycznym wymaganym do pewnej analizy. Ten kurs wypełnia tę lukę wiedzy, przekształcając Cię z uczącego się najpierw kodu w praktyka danych o solidnych podstawach statystycznych. Nauczysz się projektować eksperymenty, weryfikować hipotezy i wyciągać solidne wnioski przy użyciu Pythona. Czego się nauczysz: • Zrozumiesz podstawowe terminy statystyczne, rozkłady prawdopodobieństwa i kluczowe koncepcje. • Zaprojektujesz i ocenisz testy A/B, aby zmierzyć rzeczywisty wpływ decyzji biznesowych. • Zastosujesz wnioskowanie statystyczne i testowanie hipotez do praktycznych zbiorów danych. • Obliczysz wielkość próby, moc statystyczną i przedziały ufności, aby zapewnić wiarygodne wyniki. • Napiszesz czysty, powtarzalny kod w Pythonie, używając nowoczesnych bibliotek do pracy z ramkami danych i środowisk wirtualnych. • Rozpoznasz i unikniesz powszechnych pułapek analitycznych i błędów w projektowaniu eksperymentów. Program zaczyna się od niezbędnej terminologii i podstawowych koncepcji prawdopodobieństwa, a następnie przechodzi do praktycznego wnioskowania i projektowania eksperymentów. Przeczytasz jasne wyjaśnienia i przeanalizujesz fragmenty kodu w Pythonie, które wzmocnią Twoje zrozumienie zastosowania statystyki do rzeczywistych danych. Zaprojektowany specjalnie dla początkujących i samouków analityków, ten kurs nie wymaga wcześniejszego zaawansowanego przygotowania matematycznego. Zacznij budować swoją intuicję statystyczną już dziś i wyeliminuj zgadywanie z analizy danych.