SHAREWOOD

Редактор
- Регистрация
- 25/11/2019
- Сообщения
- 145.348
- Репутация
- 91.851
Последние темы автора:
- Скачать «Pro тело 6.0 Ренессанс [Марина Кульпина]»
- Скачать «Деревенская магия Pro. Занятие 4 [Марьяна Романова]»
- Скачать «Деревенская магия Pro. Занятие 3 [Марьяна Романова]»
- Скачать «Частный канал доктора Амины (15.06.25 - 14.07.25) [Амина Пирманова]»
- Скачать «Базарт Плюс. [Мастер-класс по работе в Bazaart] [Юлия Кузнецова]»
Проверка гипотез и анализ данных на Python. Алексей Малышкин.
![Проверка гипотез и анализ данных на Python [Алексей Малышкин] Проверка гипотез и анализ данных на Python [Алексей Малышкин]](data:image/svg+xml;charset=utf-8,%3Csvg xmlns%3D'http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg' width='1100' height='282' viewBox%3D'0 0 1100 282'%2F%3E)
Описание:
Всё о статистических тестах, их математическом обосновании и применении в Python объединено в этом курсе!
Что вы освоите
Курс представляет собой полный справочник по наиболее востребованным статистическим тестам, усиливающий вашу компетентность в области анализа данных.
Для кого подойдет курс
-Ученикам старших классов, увлеченным анализом данных
-Студентам как вспомогательный материал для успешного завершения сессии
-Новичкам в области аналитики
-Профессиональным аналитикам как удобный справочник
Требования к начальному уровню
Для освоения практической реализации и работы с гипотезами, предварительные знания не нужны.
Скрытая ссылка
Описание:
Всё о статистических тестах, их математическом обосновании и применении в Python объединено в этом курсе!
Что вы освоите
- Познакомитесь со всеми видами статистических тестов
- Обретете понимание математических основ каждого теста
- Выясните, в каких ситуациях использовать какой тест
- Освоите формирование нулевых и альтернативных гипотез
- Изучите примеры реализации тестов на языке Python
- Найдете способ интерпретации результатов каждого теста
Курс представляет собой полный справочник по наиболее востребованным статистическим тестам, усиливающий вашу компетентность в области анализа данных.
Для кого подойдет курс
-Ученикам старших классов, увлеченным анализом данных
-Студентам как вспомогательный материал для успешного завершения сессии
-Новичкам в области аналитики
-Профессиональным аналитикам как удобный справочник
Требования к начальному уровню
Для освоения практической реализации и работы с гипотезами, предварительные знания не нужны.
Скрытая ссылка
Материал «Проверка гипотез и анализ данных на Python [Алексей Малышкин]», возможно, скоро появится на SHAREWOOD.
Воспользуйтесь поиском, может быть, он уже опубликован.