Statistica applicata e A/B Testing in Python

Molti professionisti dei dati autodidatti faticano con il rigore matematico alla base necessario per un'analisi sicura. Questo corso colma questo divario di conoscenze trasformandoti da uno studente orientato al codice a un professionista dei dati statisticamente solido. Imparerai a progettare esperimenti, convalidare ipotesi e trarre conclusioni robuste utilizzando Python. Cosa imparerai: • Comprendere la terminologia statistica fondamentale, le distribuzioni di probabilità e i concetti chiave. • Progettare e valutare A/B test per misurare l'impatto reale delle decisioni aziendali. • Applicare l'inferenza statistica e la verifica delle ipotesi a dataset pratici. • Calcolare le dimensioni del campione, la potenza statistica e gli intervalli di confidenza per garantire risultati affidabili. • Scrivere codice Python pulito e riproducibile utilizzando moderne librerie di dataframe e ambienti virtuali. • Riconoscere ed evitare le trappole analitiche comuni e i bias nel disegno sperimentale. Il programma inizia con la terminologia essenziale e i concetti fondamentali di probabilità prima di passare all'inferenza pratica e al disegno sperimentale. Leggerai spiegazioni chiare e lavorerai su frammenti di codice Python scritti che rafforzeranno la tua comprensione di come la statistica si applica ai dati reali. Progettato specificamente per principianti e analisti autodidatti, questo corso non richiede un background matematico avanzato pregresso. Inizia a costruire la tua intuizione statistica oggi stesso ed elimina le congetture dalla tua analisi dei dati.