Chia Sẻ Khóa Học Thống Kê Và Phân Tích Dữ Liệu Ứng Dụng [Khóa 6266 A]
Học Thống kê (Statistics) trong Excel và RStudio. Học thống kê từ con số 0 rồi sử dụng Excel và RStudio cho tính toán thống kê và trực quan hóa dữ liệu.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Tạo các mathematical regression model có thể được sử dụng theo cách dự đoán.
- ✓ Thực hiện one-sample và two-sample statistical hypothesis test.
- ✓ Thực hiện một loạt các statistical test, tạo các regression model và phân tích dữ liệu bằng Microsoft Excel cũng như R (RStudio).
Những kỹ năng bạn sẽ đạt được:
- ✓ Statistics.
- ✓ Data Analytics.
- ✓ Microsoft Excel.
- ✓ Data Analysis.
- ✓ RStudio.
Hiểu biết toàn diện về thống kê và phân tích dữ liệu là tối quan trọng đối với các lĩnh vực khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu và học máy. Trong khóa học đầu tiên của chuyên ngành này, bạn sẽ học thống kê truyền thống và ứng dụng (thống kê mô tả, xác suất và phân phối xác suất rời rạc và liên tục) từ con số không (tức là trình độ mới bắt đầu).
Khóa học thứ hai là về inferential statistics và making decisions (sampling distributions, one- & two-sample hypothesis test, phân tích phương sai) và tạo các predictive mathematical model (hồi quy tuyến tính và phi tuyến tính). Trong cả hai khóa học đầu tiên, bạn sẽ học cách trực quan hóa dữ liệu và giải quyết nhiều vấn đề thống kê khác nhau bằng Microsoft Excel.
Trong khóa học cuối cùng của chuyên ngành, bạn sẽ sử dụng phần mềm tính toán thống kê R (sử dụng RStudio) cho statistical hypothesis test, trực quan hóa dữ liệu và phân tích phương sai (ANOVA).
Project ứng dụng học tập:
Phần 1 và 2 của chuyên ngành có các workshop quiz "có hướng dẫn" trong mỗi tuần của khóa học để người học làm việc cùng với người hướng dẫn thông qua các vấn đề liên quan đến thống kê có liên quan và thú vị. Trong Phần 3 của khóa học, các bài tập được áp dụng (tức là trong ngôn ngữ lập trình R) và được nộp trực tuyến.
Chuyên ngành này bao gồm 3 khóa học:
1. Statistics & Data Analysis với Excel, Phần 1:
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Calculate descriptive statistics (traditional & robust estimator).
- ✓ Hiểu về xác suất và áp dụng các quy tắc xác suất.
- ✓ Sử dụng các hàm thống kê trong Microsoft Excel.
- ✓ Hiển thị dữ liệu đơn biến và hai biến trong Microsoft Excel.
2. Statistics & Data Analysis với Excel, Phần 2:
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Thực hiện one- & two-sample hypothesis test về giá trị trung bình và phương sai để đưa ra các quyết định thống kê.
- ✓ Tạo và diễn giải các predictive regression model (linear & multiple) từ dữ liệu thực nghiệm.
- ✓ Sử dụng ANOVA (phân tích phương sai) để so sánh giá trị trung bình của nhiều mẫu.
3. Statistics & Data Analysis với R:
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Sử dụng các hàm thống kê trong RStudio để giải quyết các vấn đề liên quan đến discrete và continuous probability distribution.
- ✓ Tạo các mô hình hồi quy tuyến tính, đa thức và đa tuyến tính đơn giản trong RStudio và sử dụng các mô hình đó để đưa ra dự đoán.
- ✓ Thực hiện one-sample & two-sample hypothesis test và tạo ra khoảng tin cậy và dự đoán trên nhiều số liệu thống kê khác nhau.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU