Chia Sẻ Khóa Học Thống Kê Và Toán Học Cho Khoa Học Dữ Liệu Và Phân Tích Dữ Liệu [Khóa 8861 A]
Tìm hiểu thống kê (statistics) & xác suất (probability) cho Sata Science và Business Analysis.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Nắm vững các nền tảng về thống kê cho khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu.
- ✓ Nắm vững thống kê mô tả & lý thuyết xác suất.
- ✓ Các phương pháp học máy như Cây quyết định (Decision Tree) và Rừng quyết định (Decision Forest).
- ✓ Các Phân phối xác suất (Probability distribution) như Phân phối chuẩn ( Normal distribution), Phân phối Poisson và hơn thế nữa.
- ✓ Kiểm định giả thuyết thống kê (Hypothesis testing), p-value, type I & type II error.
- ✓ Logistic Regressions, Multiple Linear Regression, Regression Trees.
- ✓ Correlation, R-Square, RMSE, MAE, coefficient of determination và hơn thế nữa.
Bạn đang hướng đến sự nghiệp trong Khoa học dữ liệu hoặc Phân tích dữ liệu? Khóa học này trang bị cho bạn kiến thức thực tế cần thiết để nắm vững các số liệu thống kê cần thiết.
Điều rất quan trọng nếu bạn muốn trở thành Nhà khoa học dữ liệu hoặc Nhà phân tích dữ liệu là phải có kiến thức tốt về thống kê & lý thuyết xác suất.
Chắc chắn, Khoa học dữ liệu có nhiều thứ hơn là chỉ thống kê. Nhưng nó vẫn đóng một vai trò thiết yếu để biết những nguyên tắc cơ bản trong số liệu thống kê.
- ✓ Khóa học này sẽ trang bị cho bạn kiến thức thực tế bạn cần về thống kê nếu bạn làm việc với dữ liệu.
- ✓ Khóa học này được giảng dạy bởi một nhà toán học thực tế đồng thời là một nhà khoa học dữ liệu.
- ✓ Khóa học này cân bằng cả hai: lý thuyết và ví dụ thực hành thực tế.
- ✓ Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ có mọi thứ bạn cần để nắm vững các nguyên tắc cơ bản trong thống kê & xác suất cần thiết trong khoa học dữ liệu hoặc phân tích dữ liệu.
Khóa học này mang đến cho bạn cơ hội nắm vững một cách có hệ thống các khái niệm cốt lõi trong thống kê & xác suất, thống kê mô tả, Kiểm định giả thuyết thống kê, phân tích hồi quy, phân tích phương sai và một số phương pháp hồi quy/học máy nâng cao như Hồi quy logistic, hồi quy đa thức, cây quyết định, v.v. .
Trong các ví dụ thực tế, bạn sẽ học được kiến thức thống kê cần thiết trong sự nghiệp của nhà khoa học dữ liệu hoặc nhà phân tích dữ liệu rất nhanh chóng.
