Aplikadong Estadistika at A/B Testing sa Python

Maraming self-taught na propesyonal sa datos ang nahihirapan sa pinagbabatayang mahigpit na batayan sa matematika na kinakailangan para sa kumpiyansang pagsusuri. Ang kursong ito ay nagtutulay sa agwat ng kaalaman na iyon sa pamamagitan ng pagbabago sa iyo mula sa isang code-first na mag-aaral tungo sa isang praktisyoner ng datos na may matibay na kaalaman sa estadistika. Matututunan mong magdisenyo ng mga eksperimento, magpatunay ng mga hypothesis, at gumawa ng matibay na konklusyon gamit ang Python. Ano ang iyong matututunan: • Maunawaan ang pundasyong terminolohiya ng estadistika, mga distribusyon ng probabilidad, at mga pangunahing konsepto. • Magdisenyo at suriin ang A/B tests upang sukatin ang tunay na epekto ng mga desisyon sa negosyo. • Mag-apply ng statistical inference at hypothesis testing sa mga praktikal na dataset. • Kalkulahin ang sample sizes, statistical power, at confidence intervals upang matiyak ang maaasahang resulta. • Sumulat ng malinis, reproducible na Python code gamit ang modernong dataframe libraries at virtual environments. • Kilalanin at iwasan ang mga karaniwang analytical pitfalls at biases sa disenyo ng eksperimento. Nagsisimula ang kurikulum sa mahahalagang terminolohiya at pundasyong konsepto ng probabilidad bago lumipat sa praktikal na inference at disenyo ng eksperimento. Babasa ka ng malinaw na paliwanag at gagawa ng mga nakasulat na Python code snippets na magpapatibay sa iyong pag-unawa kung paano inilalapat ang estadistika sa tunay na datos. Dinisenyo partikular para sa mga nagsisimula at self-taught na analyst, ang kursong ito ay hindi nangangailangan ng naunang advanced na kaalaman sa matematika. Simulan ang pagbuo ng iyong statistical intuition ngayon at alisin ang paghula sa iyong pagsusuri ng datos.