Thống kê ứng dụng và Kiểm thử A/B trong Python

Nhiều chuyên gia dữ liệu tự học gặp khó khăn với sự chặt chẽ về toán học cơ bản cần thiết để phân tích tự tin. Khóa học này thu hẹp khoảng cách kiến thức đó bằng cách biến bạn từ một người học ưu tiên mã hóa thành một chuyên gia dữ liệu vững chắc về thống kê. Bạn sẽ học cách thiết kế thử nghiệm, xác thực giả thuyết và đưa ra kết luận vững chắc bằng Python. Những gì bạn sẽ học: • Hiểu các thuật ngữ thống kê cơ bản, phân phối xác suất và các khái niệm cốt lõi. • Thiết kế và đánh giá các thử nghiệm A/B để đo lường tác động thực tế của các quyết định kinh doanh. • Áp dụng suy luận thống kê và kiểm định giả thuyết cho các tập dữ liệu thực tế. • Tính toán kích thước mẫu, sức mạnh thống kê và khoảng tin cậy để đảm bảo kết quả đáng tin cậy. • Viết mã Python sạch, có thể tái tạo bằng cách sử dụng các thư viện dataframe hiện đại và môi trường ảo. • Nhận biết và tránh các cạm bẫy phân tích và sai lệch phổ biến trong thiết kế thử nghiệm. Chương trình học bắt đầu với các thuật ngữ thiết yếu và các khái niệm xác suất cơ bản trước khi chuyển sang suy luận thực tế và thiết kế thử nghiệm. Bạn sẽ đọc các giải thích rõ ràng và thực hành các đoạn mã Python được viết sẵn để củng cố sự hiểu biết của bạn về cách thống kê áp dụng vào dữ liệu thực tế. Được thiết kế đặc biệt cho người mới bắt đầu và các nhà phân tích tự học, khóa học này không yêu cầu kiến thức toán học nâng cao trước đó. Hãy bắt đầu xây dựng trực giác thống kê của bạn ngay hôm nay và loại bỏ phỏng đoán trong phân tích dữ liệu của bạn.