آموزش آمار و تجزیه و تحلیل کاربردی در پایتون و ChatGPT

Applied Statistics and Analytics in Python and ChatGPT new

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: از آمار و آزمون فرضیه برای یافتن بینش استفاده کنید. مدل های رگرسیون را توسعه دهید و داده ها را به اقدامات استراتژیک تبدیل کنید. یاد بگیرید که چگونه داده ها را درک کنید و مهارت های خود را در آمار استنباطی، توصیفی و آزمون فرضیه تقویت کنید. نحوه استفاده از معیارهای آماری توصیفی مانند میانگین، میانه، واریانس و انحراف معیار را برای خلاصه کردن و درک داده ها کشف کنید. ابزارهای پایتون برای تمیز کردن، اصلاح و تجزیه و تحلیل داده‌های دنیای واقعی شامل پانداها، نومپی، دریازادگان، matplotlib، scipy و scikit-learn هستند. یک روش روشمند برای تجزیه و تحلیل داده ها ایجاد کنید که شامل تبدیل، تمیز کردن و استفاده از تکنیک های آماری برای تضمین کیفیت و دقت است. نحوه راه اندازی، اجرا و درک یک نمونه، نمونه مستقل، جدول بندی متقاطع، آزمون های ارتباطی، و ANOVA یک طرفه برای آزمون فرضیه را بیاموزید. به دست آوردن درک ابتدایی از تجزیه و تحلیل رگرسیون به شما امکان می دهد تا روابط متغیر را پیش بینی و مدل کنید - مهارتی حیاتی برای تصمیم گیری آگاهانه. توطئه ها توضیح کامل در مورد هر کد پایتون که برای حل چالش های آماری استفاده می شود. این امر استفاده از تحلیل های آماری را واضح تر می کند. پیش نیازها: نیازی به تجربه قبلی نیست. افراد مبتدی بیشتر مورد استقبال قرار می گیرند. سواد اولیه کامپیوتر. علاقه به تجزیه و تحلیل داده ها و آمار.

قفل قدرت داده ها را از طریق دوره آمار کاربردی و تجزیه و تحلیل باز کنید، جایی که سفری جامع از تجزیه و تحلیل آماری و تفسیر داده ها را با استفاده از Python و ChatGPT آغاز خواهید کرد. این دوره به منظور تجهیز شما به مهارت های ضروری در آزمون فرضیه، آمار توصیفی، آمار استنباطی و تحلیل رگرسیون طراحی شده است و به شما امکان می دهد داده های خام را به بینش های استراتژیک تبدیل کنید.

اهداف کلیدی آموزشی:

مفاهیم پایه آماری:
- درکی کامل از آزمون فرضیه، آمار توصیفی و آمار استنباطی ایجاد کنید.
- با اعمال معیارهای آماری مانند میانگین، میانه، واریانس و انحراف معیار، تفسیر داده ها را بیاموزید.
ابزار پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها:
- در استفاده از ابزارهای پایتون مانند pandas، numpy، seaborn، matplotlib، scipy، و scikit-learn برای تمیز کردن، تغییر و تجزیه و تحلیل داده‌های دنیای واقعی مهارت کسب کنید.
- یک فرآیند تجزیه و تحلیل سیستماتیک داده‌ها شامل پاکسازی داده‌ها، تبدیل، و استفاده از رویکردهای آماری برای اطمینان از دقت و کیفیت ایجاد کنید.
تسلط بر آزمون فرضیه:
- تجربه عملی در سازمان‌دهی، انجام و درک آزمون‌های فرضیه‌های مختلف، از جمله یک نمونه، نمونه مستقل، جدول‌بندی متقاطع، آزمون‌های ارتباط، و ANOVA یک طرفه به دست آورید.
ضروریات تحلیل رگرسیون:
- مبانی تحلیل رگرسیون را برای مدل‌سازی و پیش‌بینی روابط متغیر بیاموزید و به شما امکان می‌دهد بر اساس بینش داده‌ها تصمیم‌های آگاهانه و استراتژیک بگیرید.
پایتون برای تجسم آماری:
- از قدرت پایتون برای ایجاد تجسم های آماری پیچیده و تعاملی استفاده کنید. تکنیک‌های تجسم مانند نمودارهای میله‌ای خوشه‌ای، هیستوگرام‌ها، نمودارهای جعبه‌ای، نمودارهای KDE، نقشه‌های حرارتی، و نمودارهای نواری را برای ارائه داده‌ها به وضوح و متقاعدکننده کاوش کنید.

در پایان این دوره، شما نه تنها در تجزیه و تحلیل آماری با استفاده از پایتون مهارت خواهید داشت، بلکه می‌توانید داده‌ها را به بینش‌های عملی تبدیل کنید و شما را به یک دارایی ارزشمند در چشم‌انداز تصمیم‌گیری مبتنی بر داده تبدیل کنید. در این سفر تحول‌آفرین به دنیای آمار کاربردی و تجزیه و تحلیل، به ما بپیوندید، جایی که داده‌ها صحبت می‌کنند و شما مهارت‌های گوش دادن را دارید.

سرفصل ها و درس ها

برای ارسال نظر ثبت نام کنید.