Python数据分析统计学
从零基础学Python编程与统计分析,掌握数据科学核心技能
学习内容:
- 零基础学习Python编程,逐步掌握数据处理能力
- 深入理解描述性统计与推论统计概念
- 掌握均值、中位数、众数、标准差、方差、四分位差等核心概念
- 熟练使用Python进行一元与双元z检验、t检验、卡方检验、F检验和ANOVA方差分析
- 学习正态分布、二项分布与泊松分布,并在Python中实现
- 使用Matplotlib和Seaborn进行高效数据可视化:直方图、箱线图、散点图等
- 掌握假设检验、显著性水平、p值、I型与II型错误等概念
- 动手操作:课程配有丰富的代码练习与实例演示
- 增强简历竞争力,进军数据分析、数据科学、商业分析岗位
本课程包括
- 约16小时随选视频课程
- 137个讲座章节
价格:US$84.99
教程评分:平均评分:4.8 / 5 (共1363个评价)已有10037名学习者加入
教程语言:英语
教程字幕:中英文字幕
课程要求:
- 具备基础的中学数学知识即可
- 需安装Python(课程中有详细指导)
课程描述:
本课程专为零基础学员设计,无需任何编程背景,逐步带你掌握Python编程与统计分析。课程内容覆盖了从最基础的变量、数据类型、逻辑运算到高级统计检验和可视化技能,适合希望进入数据分析与数据科学行业的学员。
每一个统计概念都配有理论讲解和实际Python代码演示,帮助你真正理解其背后的原理。除了Python实现,还展示如何手动计算统计检验,帮助你培养统计直觉。课程结构合理,结合真实数据集、代码练习与小测验,让你学以致用,提升分析决策能力。
无论你是业务分析师、市场人员、产品经理,还是打算从事数据岗位的程序员,这门课程都将是你必不可少的技能加速器。
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