- Регистрация
- 24.06.19
- Сообщения
- 56,388
- Реакции
- 316,871
Последние темы автора:
- [Алексей Меркулов, Иван Юриков] [AMS³] Архитектурная визуализация 3ds Max + Corona Renderer (2025)
- [Даниил Попов] [DSSGroup] Школа автоподбор. Тариф Я сам (2024)
- [Udemy] [Академия CC AI] Повторное использование безликого контента Youtube (2025)
- [Юлия Киселева] Вау-видео: нейросети + мобильные приложения (2025)
- [Руслан Хасаншин] Нейро-фотосессия (2025)
- #1
Голосов: 0
[Алексей Малышкин] Проверка гипотез и анализ данных на Python (2024)
Проверка гипотез и анализ данных на Python [Алексей Малышкин]
Всё, что вы хотели узнать о статистических тестах, их математической подоплёке и реализацией на Python в одном курсе!
Чему вы научитесь:
Этот курс представляет из себя удобный справочник по всем самым популярным статистическим тестам, которые помогут вам кратно увеличить ваш скилл аналитика данных.
Для кого этот курс:
-Школьникам старших классов, интересующихся анализом данных
-Студентам как шпаргалка для успешного закрытия сессии
-Начинающим аналитикам
-Продвинутым аналитикам в качестве полезного справочника
Начальные требования:
Для того, чтобы освоить программную реализацию и работу с гипотезами, никаких начальных знаний не требуется.
Подробнее:
[Алексей Малышкин] Проверка гипотез и анализ данных на Python (2024) - Описание курса
Проверка гипотез и анализ данных на Python [Алексей Малышкин]
Всё, что вы хотели узнать о статистических тестах, их математической подоплёке и реализацией на Python в одном курсе!
Чему вы научитесь:
- Узнаете какие статистические тесты существуют
- Разберетесь с математической концепцией каждого теста
- Узнаете когда какой тест применять
- Научитесь формулировать нулевую и альтернативную гипотезу
- Изучите реализацию тестов на Python
- Разберетесь с тем, как интерпретировать результаты каждого теста
Этот курс представляет из себя удобный справочник по всем самым популярным статистическим тестам, которые помогут вам кратно увеличить ваш скилл аналитика данных.
Для кого этот курс:
-Школьникам старших классов, интересующихся анализом данных
-Студентам как шпаргалка для успешного закрытия сессии
-Начинающим аналитикам
-Продвинутым аналитикам в качестве полезного справочника
Начальные требования:
Для того, чтобы освоить программную реализацию и работу с гипотезами, никаких начальных знаний не требуется.
Подробнее:
Для просмотра ссылок пройдите регистрацию
Скачать курс - [Алексей Малышкин] Проверка гипотез и анализ данных на Python (2024)
Вы должны Войти на форум чтобы увидеть контент.