Буткемп зі статистики (з Python): Від нуля до майстра

Чому варто вивчати статистику з використанням Python?

Вірте чи ні, статистика всюди навколо вас!

Вона охоплює ймовірності та взаємозв'язки, будучи водночас мистецтвом і наукою, що займається збором, аналізом, інтерпретацією і представленням даних, пов'язаних з цими ймовірностями та взаємозв'язками.

Мета — отримати цінні інсайти і допомогти приймати рішення на основі даних, долаючи невизначеність та варіабельність.

Володіння статистикою є ключовим для багатьох професій.

Організації, як бізнеси, так і уряди, покладаються на статистику для прийняття рішень, і використання статистичних інструментів дозволяє прогнозувати майбутні тренди, особливо в таких сферах, як фінанси, економіка і метеорологія.

Статистика є надзвичайно важливою для таких кар'єр у технологіях:

• Аналітик даних
• Дата-статистик
• Інженер машинного навчання в A.I.
• Економісти та фінансові аналітики!

Попит на фахівців зі статистики настільки високий, що для статистиків існують окремі позиції, де вони займаються створенням опитувань, інтерпретацією даних і наданням інсайтів.

На відміну від багатьох онлайн-курсів, ви не будете самотні на своєму шляху навчання.

Після зарахування ви приєднаєтесь до нашого живого онлайн-класу, спілкуючись із тисячами колег, наставників, асистентів і викладачів.

Вас буде навчати галузевий експерт (Діого), який має значний досвід реального застосування статистики в різних ролях. Він навчить вас точнісінько тих концепцій, інструментів і стратегій, які він використовує у своїй професії.

Цей курс постійно розвиватиметься разом із галуззю.

З розвитком інструментів і технологій, ми будемо додавати нові лекції та ресурси, щоб гарантувати, що ви залишаєтеся на передовій вашої професії.

Цей курс стане вашим найкращим ресурсом із найновіших практик зі статистики зараз і в майбутньому.

Що ви отримаєте від цього курсу зі статистики:

Курс дуже практичний, пояснюється крок за кроком зрозумілою мовою, тому ви будете почувати себе впевнено, навіть якщо ви новачок у статистиці або Python.

Ми розпочнемо з самих основ, введемо в фундаментальні концепції статистики та Python.

Але ми підемо далеко далі.

Ви будете вивчати використання таких інструментів, як ChatGPT для аналізу даних, поглиблені статистичні теорії, створення проєктів на базі ймовірностей, а також опрацьовувати практичні виклики для глибшого засвоєння статистики і Python.

Ось деякі основні теми й навички, які ви отримаєте:

1. Вступ:

Ми почнемо з огляду курсу, налаштування облікового запису Google, завантаження матеріалів курсу і розуміння важливості статистики на прикладах історичних подій, таких як катастрофа шаттла «Челленджер».

2. Python для статистики — Основи:

Зануртеся в основи Python, критично важливі для статистичного аналізу, охоплюючи такі поняття, як функції виводу та вводу, типи змінних, арифметичні операції та структури керування.

Виконайте практичні завдання для зміцнення цих концепцій.

3. Python для статистики — Середній рівень:

Розширте свої знання серед використанням циклів, списків, словників і рандомізації в Python.

Через практичні вправи та виклики застосуйте ці навички, завершивши їх створенням ефективних функцій.

4. ChatGPT для аналізу даних:

Дізнайтеся, як інструменти, такі як ChatGPT, разом з іншими моделями машинного навчання, трансформували галузь даних. Хоча вони не замінять вашу роль, знання, як використовувати їх правильно, є необхідним для успіху.

Цей курс забезпечить вас навичками використання ChatGPT для ефективної роботи зі статистикою, маніпуляції даними й повного їх аналізу.

5. Описова статистика:

Зануртеся в описові статистичні техніки, вивчаючи різні типи змінних, популяції проти вибірок і основні міри центральної тенденції, такі як середнє, медіана та мода, використовуючи Python для обчислень та візуалізації даних.

6. Довірчі інтервали:

Досліджуйте конструювання і тлумачення довірчих інтервалів, що пропонують правдоподібні значення невідомих параметрів, залучаючи такі поняття, як стандартні помилки та Z-бали, застосовуючи Python.

7. Тестування гіпотез:

Зануртесь у тестування гіпотез, ключовий аспект інференційної статистики. Отримайте уявлення про p-значення, помилки, різні методи тестування і застосуйте ці принципи за допомогою Python.

Реальні кейс-стаді, такі як виробництво Tesla, роблять навчання практичним та актуальним.

8. Багатовимірна регресія:

Розширте своє розуміння простіше лінійної регресії до багатовимірної регресії з кількома предикторами, досліджуючи мультиколінеарність, оптимізацію моделей та значущість предикторів через практичні вправи в Python.

9. Логістична регресія:

Переключіть увагу на бінарні результати, вивчаючи логістичну регресію, важливу для прогнозування категоріальних відповідей. Зрозумійте основні теорії, такі як логіт-функція та відношення шансів, і застосуйте ці концепції в Python для класифікації результатів та оцінки точності моделей.

10. Пропорційно-ризикова регресія Кокса:

Вивчайте аналіз виживання за допомогою моделі Кокса для пропорційних ризиків. Пориньте у такі важливі концепції, як коефіцієнти ризиків та цензурування, використовуючи Python ефективно для наборів даних часу до подій.

Що на вас чекає наприкінці курсу?

Цей курс не призначений для пасивного перегляду без розуміння принципів, залишаючи вас в розгубленості після його завершення. Ні в якому разі!

Цей курс буде мотивувати і кидати виклики, перетворюючи вас з новачка в того, хто має глибоке розуміння статистики і вміє застосовувати її на практиці в реальних кар'єрах 💪.

Як ми можемо бути впевненими?

Тисячі випускників Zero To Mastery змогли знайти роботу в таких компаніях, як Google, Tesla, Amazon, Apple, IBM, JP Morgan, Facebook, Shopify та в провідних технологічних фірмах.

Вони мають найрізноманітніший досвід і бекграунд. Багато з них починали як новачки.

Ви теж можете опинитися серед них.

Для вас немає ризику. Почніть навчатися вже сьогодні, і якщо курс не відповідатиме вашим очікуванням, ми запропонуємо повне повернення коштів протягом 30 днів. Без зайвих питань.