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课程描述
好消息，您不需要数学学位——本课程为您提供掌握必要统计所需的实践知识。如果您想成为一名数据科学家或数据分析师，那么掌握统计学和概率论方面的知识非常重要。当然，数据科学不仅仅是统计数据。但了解这些基本统计数据仍然起着至关重要的作用。
我知道单靠自己很难在这些概念中站稳脚跟。因此我创建了这门课程。本课程让您有机会系统地掌握统计学和概率、描述性统计、假设检验、回归分析、方差分析和一些高级回归/机器学习方法（例如逻辑回归、多项式回归、决策树等）的核心概念.在现实生活中的例子中，您将很快学到数据科学家或数据分析师职业所需的统计知识。如果您觉得这对您来说听起来不错，那么可以借此机会通过注册此课程来提高您的技能和职业发展。
你会学到什么
- 掌握数据科学和数据分析的统计学基础
- 掌握描述性统计和概率论
- 决策树和决策森林等机器学习方法
- 概率分布，例如正态分布、泊松分布等
- 假设检验、p 值、I 型和 II 型错误
- 逻辑回归、多元线性回归、回归树
- 相关性、R 方、RMSE、MAE、决定系数等
本课程适合谁
- 任何想掌握数据科学和数据分析的统计和概率的人
- 任何想从事数据科学事业的人
- 想了解数据分析必要统计的专业人士和学生
数据科学与数据分析统计与数学规范
- 发行商：Udemy
- 教师：尼古拉·舒勒
- 英语语言
- 级别 : 初学者
- 课程数 : 91
- 时长：11 小时 24 分钟
数据科学与数据分析的统计与数学内容
要求
- 完全不需要以前的经验。我们将从基础开始学习所有内容，然后逐步提高
- 学习的渴望和动力
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