در حال حاضر محصولی در سبد خرید شما وجود ندارد.
در این دوره آموزشی یاد می گیرید که چطور داده ها را بوسیله آمار توصیفی در زبان پایتون تفسیر کرده و بر روی پروژه هایی از این دست کار کنید.
عنوان اصلی : Interpreting Data Using Descriptive Statistics with Python
بررسی اجمالی دوره
خلاصه ماژول
پیش نیازها و رئوس مطالب دوره
معرفی آمار توصیفی
اقدامات گرایش مرکزی
اقدامات پراکندگی
درک واریانس
توزیع گاوسی
توزیع نمونه برای برآورد میانگین جمعیت
فاصله اطمینان
چولگی و کورتوز
کوواریانس و همبستگی
خلاصه ماژول
نمای کلی ماژول
نسخه ی نمایشی: شروع کار با پانداها
نسخه ی نمایشی: میانگین و میانه
نسخه ی نمایشی: تأثیر نقاط پرت بر میانگین و میانه
نسخه ی نمایشی: Quantiles و Interquartile Range
نسخه ی نمایشی: واریانس و انحراف استاندارد
نسخه ی نمایشی: تفسیر و تجسم آمار خلاصه
نسخه ی نمایشی: چولگی و کورتوزیس
نسخه ی نمایشی: کوواریانس و همبستگی
نسخه ی نمایشی: محاسبه و تجسم فواصل اطمینان
خلاصه ماژول
نمای کلی ماژول
نسخه ی نمایشی: میانگین و میانه
نسخه ی نمایشی: تأثیر نقاط پرت و حالت
نسخه ی نمایشی: واریانس محدوده بین چارکی و انحراف استاندارد
نسخه ی نمایشی: Z-scores با استفاده از SciPy
نسخه ی نمایشی: چولگی و کرتوز برای بازده سهام
آزمایشی: آمار توصیفی و تحلیل رگرسیون بر روی داده های دو متغیره و چند متغیره
نسخه ی نمایشی: محاسبه و تفسیر فواصل اطمینان
خلاصه و مطالعه بیشتر
Interpreting Data Using Descriptive Statistics with Python
در این روش نیاز به افزودن محصول به سبد خرید و تکمیل اطلاعات نیست و شما پس از وارد کردن ایمیل خود و طی کردن مراحل پرداخت لینک های دریافت محصولات را در ایمیل خود دریافت خواهید کرد.
Deploying Containerized Workloads Using Google Cloud Kubernetes Engine
Combining and Shaping Data
آموزش استفاده از منابع آنلاین برای پردازش داده ها با Python
یادگیری تصمیم سازی بر پایه دیتا
Building Blockchains with Hyperledger
آموزش کاهش ابعاد داده ها با استفاده از Scikit-learn
دوره پیشرفته Snowflake
درک مدل های آماری و ریاضی
Experimental Design for Data Analysis
Data Analysis Functions and Techniques in Microsoft Excel