Изучайте статистику с экспертом отрасли (и даже получайте удовольствие). Вы будете учиться, создавая 6 проектов, основанных на статистике, и закрепите свои навыки с помощью 18 викторин, практических тестов и задач. Кроме того, вы научитесь использовать ChatGPT для работы со статистикой и эффективного проведения анализа данных.
Мы гарантируем, что это самый актуальный, полный и ВЕСЕЛЫЙ способ изучения статистики с использованием Python. Этот курс по статистике является ключевым строительным блоком для запуска вашей карьеры в областях, связанных со статистикой, таких как анализ данных, наука о данных и машинное обучение ИИ.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Ограничение времени просмотра
Вы можете просматривать пробный урок только 10 минут. Получите полный доступ, чтобы смотреть без ограничений.
Why Statistics Matter - The Challenger Space Shuttle Disaster
Урок 4.
00:05:24
Creating a Google Account
Урок 5.
00:03:24
Setting Up the Course Materials
Урок 6.
00:01:54
Game Plan for Python Essentials
Урок 7.
00:05:48
Print Function
Урок 8.
00:10:28
Python - Print Function
Урок 9.
00:04:20
Input Function
Урок 10.
00:08:09
Python - Input Function
Урок 11.
00:06:51
CHALLENGE - Your Superhero Name
Урок 12.
00:03:02
Variable Types
Урок 13.
00:06:27
Python - Variable Types
Урок 14.
00:06:04
Arithmetic Operators
Урок 15.
00:06:48
Python - Arithmetic Operators
Урок 16.
00:03:41
Comparison Operators
Урок 17.
00:04:57
Python - Comparison Operators
Урок 18.
00:11:29
CHALLENGE - Split Bill Calculator
Урок 19.
00:06:22
The if-else Condition
Урок 20.
00:06:02
Python - if-else Conditions
Урок 21.
00:02:29
EXERCISE - Can You Vote?
Урок 22.
00:05:22
EXERCISE - Grading Papers
Урок 23.
00:11:55
CHALLENGE - Berghain Club Bouncer
Урок 24.
00:19:44
CHALLENGE - Your Monthly Savings Plan
Урок 25.
00:02:22
Wrap Up - Python Essentials
Урок 26.
00:03:08
Game Plan for Intermediate Python for Statistics
Урок 27.
00:02:27
While Loop
Урок 28.
00:06:45
Python - While Loops
Урок 29.
00:05:03
EXERCISE - Countdown Times
Урок 30.
00:07:01
Python Lists
Урок 31.
00:10:31
Python - Lists
Урок 32.
00:06:43
EXERCISE - Monthly Expense Report
Урок 33.
00:06:07
EXERCISE - Fibonacci Sequence
Урок 34.
00:04:36
Randomization
Урок 35.
00:05:25
Python - Randomization
Урок 36.
00:06:22
EXERCISE - Movie Picker
Урок 37.
00:09:01
CHALLENGE - Read my Mind
Урок 38.
00:04:03
Dictionaries
Урок 39.
00:06:31
Python - Dictionaries
Урок 40.
00:07:36
EXERCISE - Magical Pet Sounds
Урок 41.
00:16:20
CHALLENGE - Budget Mastermind
Урок 42.
00:04:42
For Loops
Урок 43.
00:04:19
Python - For Loops
Урок 44.
00:04:27
EXERCISE - Sum of Numbers
Урок 45.
00:07:59
EXERCISE - Counting the Number of Characters
Урок 46.
00:14:09
CHALLENGE - Treasure Hunter
Урок 47.
00:06:49
Functions
Урок 48.
00:06:19
Python - Functions
Урок 49.
00:02:21
EXERCISE - Function That Adds Numbers
Урок 50.
00:04:36
EXERCISE - Function That Counts Vowels
Урок 51.
00:06:35
EXERCISE - Function That Transforms Fahrenheit to Celsius
Урок 52.
00:24:41
CHALLENGE - Recipe Converter
Урок 53.
00:03:24
Wrap Up - Python Intermediate Skills
Урок 54.
00:05:52
Project Presentation - Virtual Escape Game
Урок 55.
00:08:16
Python - Plan the Solution
Урок 56.
00:08:48
Python - Check User's Answer Function
Урок 57.
00:18:12
Python - Prepare Game
Урок 58.
00:06:55
Python - Solving with ChatGPT
Урок 59.
00:01:51
Game Plan for Descriptive Statistics
Урок 60.
00:02:56
Variable Types in Statistics
Урок 61.
00:03:29
Population vs. Sample
Урок 62.
00:02:17
CASE STUDY Briefing - Moneyball
Урок 63.
00:05:52
Python - Setting Up
Урок 64.
00:03:14
Measures of Central Tendency
Урок 65.
00:03:39
(Arithmetic) Mean
Урок 66.
00:04:45
Python - Mean
Урок 67.
00:02:36
EXERCISE - Python
Урок 68.
00:02:17
Median
Урок 69.
00:01:52
Python - Median
Урок 70.
00:01:09
EXERCISE - Median
Урок 71.
00:01:28
Mode
Урок 72.
00:02:35
Python - Mode
Урок 73.
00:02:37
EXERCISE - Mode
Урок 74.
00:04:57
Standard Deviation and Variance
Урок 75.
00:05:27
Python - Standard Deviation and Variance
Урок 76.
00:02:38
EXERCISE - Standard Deviation and Variance
Урок 77.
00:04:32
Coefficient of Variation
Урок 78.
00:03:26
Python - Coefficient of Variation
Урок 79.
00:01:04
EXERCISE - Coefficient of Variation
Урок 80.
00:04:15
Covariance
Урок 81.
00:03:48
Python - Covariance
Урок 82.
00:01:52
EXERCISE - Covariance
Урок 83.
00:06:55
Correlation
Урок 84.
00:05:37
Python - Correlation
Урок 85.
00:02:01
EXERCISE - Correlation
Урок 86.
00:04:09
Normal Distribution
Урок 87.
00:06:48
Python - Normal Distribution
Урок 88.
00:03:12
EXERCISE - Normal Distribution
Урок 89.
00:04:15
CASE STUDY - Moneyball
Урок 90.
00:01:56
Wrap Up - Descriptive Statistics
Урок 91.
00:01:05
Game Plan for Confidence Intervals
Урок 92.
00:01:30
CASE STUDY Briefing - Dioguinis Pizza
Урок 93.
00:02:18
Standard Error of the Sample Mean
Урок 94.
00:04:40
Python - Libraries and Data
Урок 95.
00:02:48
Python - Standard Error of the Sample Mean
Урок 96.
00:03:13
Z-Score and Standardization
Урок 97.
00:09:58
Python - Z-Score and Standardization
Урок 98.
00:04:50
Confidence Level
Урок 99.
00:10:31
Python - Confidence Level
Урок 100.
00:06:18
Confidence Intervals for Large Samples
Урок 101.
00:06:13
Python - Confidence Interval for Large Samples
Урок 102.
00:06:56
EXERCISE - Confidence Interval Function with ChatGPT
Урок 103.
00:02:36
CASE STUDY - Guinness Beer and t-distribution
Урок 104.
00:03:27
Confidence Interval with Small Samples
Урок 105.
00:07:14
Degrees of Freedom
Урок 106.
00:08:15
Python - Confidence Interval with Small Samples
Урок 107.
00:05:12
EXERCISE - Confidence Interval Function with ChatGPT
Урок 108.
00:04:28
Confidence Intervals Wrap Up
Урок 109.
00:02:41
Project Presentation - Lights, Camera, Statistics
Урок 110.
00:20:53
Python - Data Preparation and Cleaning
Урок 111.
00:16:56
Python - Exploratory Data Analysis
Урок 112.
00:11:58
Python - Estimating Average Ratings
Урок 113.
00:05:44
Python - Conclusions
Урок 114.
00:02:57
Exercise: Imposter Syndrome
Урок 115.
00:03:08
Game Plan for Hypothesis Testing
Урок 116.
00:04:55
What is Hypothesis Testing?
Урок 117.
00:04:37
P-Value
Урок 118.
00:04:06
Type I and Type II Errors
Урок 119.
00:02:59
CASE STUDY - Publication Bias in Statistics
Урок 120.
00:06:51
How to Test Your Hypothesis (Known Population Variance).
Урок 121.
00:01:49
CASE STUDY Briefing - Tesla Production
Урок 122.
00:02:53
Python - Setting Up and Libraries
Урок 123.
00:12:01
Python - How to Test Your Hypothesis (Known Population Variance)
Урок 124.
00:05:23
Python - Build a Function to Test Your Known Variance Hypothesis
Урок 125.
00:02:55
Hypothesis Testing with Unknown Population Variance
Урок 126.
00:11:03
Python - How to Test Your Hypothesis (Unknown Population Variance) - Part 1
Урок 127.
00:06:39
Python - How to Test Your Hypothesis (Unknown Population Variance) - Part 2
Урок 128.
00:03:55
Paired T-Test
Урок 129.
00:10:40
Python - Paired T-Test - Part 1
Урок 130.
00:03:30
Python - Paired T-Test - Part 2
Урок 131.
00:05:31
Two Sample T-Test
Урок 132.
00:08:05
Python - Levene's Test
Урок 133.
00:03:45
Python - Welch's T-Test
Урок 134.
00:02:13
Python - Two-Sample T-Test
Урок 135.
00:04:42
Exercise - Two-Sample Test Function
Урок 136.
00:05:51
One-Tailed Test vs. Two-Tailed Test
Урок 137.
00:07:28
Python - One-Tailed Test with Known Variance
Урок 138.
00:05:40
Python - One-Tailed Test with Unknown Variance
Урок 139.
00:05:55
Python - One-Tailed Paired T-Test
Урок 140.
00:05:30
Python - One-Tailed Two-Sample T-Test
Урок 141.
00:03:09
Chi-Square Test
Урок 142.
00:11:00
Python - Chi-Square Test
Урок 143.
00:02:44
Is Your Distribution Normal? - The Shapiro-Wilks Test
Урок 144.
00:05:35
Python - Shapiro-Wilks Test
Урок 145.
00:02:44
Hypothesis Testing Wrap Up
Урок 146.
00:03:40
Powerposing and P-Hacking
Урок 147.
00:14:42
Python Solutions - Data
Урок 148.
00:02:44
Capstone Project with ChatGPT - Yelp me!
Урок 149.
00:11:20
Python Solutions - Hypothesis 1
Урок 150.
00:09:08
Python Solutions - Hypothesis 2
Урок 151.
00:08:42
Python Solutions - Hypothesis 3
Урок 152.
00:01:23
Game Plan for Multilinear Regression
Урок 153.
00:01:54
CASE STUDY Briefing - Pricing Diamonds
Урок 154.
00:05:13
Linear Regression
Урок 155.
00:04:21
Python - Libraries and Data
Урок 156.
00:04:58
Python - Exploratory Data Analysis
Урок 157.
00:03:10
Python - Linear Regression
Урок 158.
00:04:24
Regression Statistics
Урок 159.
00:02:30
Python - Linear Regression Output
Урок 160.
00:02:57
Python - Plotting Regression Curve
Урок 161.
00:04:01
Dummy Variable (Trap)
Урок 162.
00:06:53
Python - Linear Regression with Dummy Variables
Урок 163.
00:07:11
EXERCISE - Create Function that Reads the Regression Coefficients with ChatGPT
Урок 164.
00:04:02
CASE STUDY - Linearity Bias - We Will All Be Obese! Wait What?
Урок 165.
00:01:48
Multilinear Regression
Урок 166.
00:05:48
Python - Categorical Variables
Урок 167.
00:02:11
Python - Multilinear Regression Preparation
Урок 168.
00:03:28
Under and Overfitting
Урок 169.
00:02:35
Training and Test Set
Урок 170.
00:03:15
Python - Training and Test Split
Урок 171.
00:08:43
Python - Multilinear Regression
Урок 172.
00:06:08
Assessing Regression Models
Урок 173.
00:06:20
Python - Assessing Regression Model
Урок 174.
00:02:52
CASE STUDY - Dangers of Regression Analysis
Урок 175.
00:02:03
Multilinear Regression Wrap Up
Урок 176.
00:01:08
Capstone Project - Understanding Sales Drivers
Урок 177.
00:07:14
Python - Solutions - Step 1
Урок 178.
00:05:38
Python - Solutions - Steps 2-4
Урок 179.
00:07:16
Python - Solutions - Steps 5-6
Урок 180.
00:01:40
Game Plan for Logistic Regression
Урок 181.
00:01:26
CASE STUDY Briefing - Spam Emails
Урок 182.
00:03:29
Logistic Regression
Урок 183.
00:03:32
Python - Preparing Script and Loading Data
Урок 184.
00:03:45
Python - Summary Statistics
Урок 185.
00:05:37
Python - Histograms and Outlier Detection
Урок 186.
00:03:27
Python - Correlation Matrix
Урок 187.
00:04:00
Python - Logistic Regression Preparation
Урок 188.
00:02:12
How to Read Logistic Regression Coefficients
Урок 189.
00:02:18
Python - Logistic Regression
Урок 190.
00:09:07
Python - Build a Coefficient Function with ChatGPT
Урок 191.
00:03:20
Python - Predictions
Урок 192.
00:06:25
Confusion Matrix and Model Assessment
Урок 193.
00:05:35
Python - Confusion Matrix and Classification Report
Урок 194.
00:05:31
Python - Assessing Classification Models with ChatGPT
Урок 195.
00:03:16
Section Wrap Up - Logistic Regression
Урок 196.
00:01:34
Capstone Project - Surviving Titanic
Урок 197.
00:08:13
Python - Libraries and Data with ChatGPT
Урок 198.
00:12:35
Python - Removing Outliers and EDA with ChatGPT
Урок 199.
00:23:29
Python - Logistic Regression Model and Assessment with ChatGPT
Урок 200.
00:02:15
Game Plan for Cox Proportional Hazard Regression
Урок 201.
00:07:48
Introduction to Survival Analysis
Урок 202.
00:01:48
CASE STUDY - Briefing
Урок 203.
00:05:10
Python - Libraries and Data
Урок 204.
00:04:36
Kaplan-Meier Estimator
Урок 205.
00:04:23
Python - Kaplan Meier Estimator
Урок 206.
00:02:47
Python - Calculating for a Specific Event
Урок 207.
00:03:52
Python - Plotting Kaplan-Meier and Cumulated Curves
Урок 208.
00:03:46
Censoring
Урок 209.
00:02:56
Log Rank Test
Урок 210.
00:05:51
Python - Kaplan-Meier Estimator per Gender and Visualization
Урок 211.
00:06:34
Python - Log Rank Test
Урок 212.
00:04:52
Cox Proportional Hazard Regression
Урок 213.
00:03:12
Python - Prepare Data for CPH Model
Урок 214.
00:09:37
Python - Cox Proportional Hazard Regression
Урок 215.
00:02:13
Python - Visualize Results
Урок 216.
00:05:19
Assessing Cox Proportional Hazard Models
Урок 217.
00:08:38
Python - Assessing the CPH Model
Урок 218.
00:03:39
Python - Predicting Specific Instances
Урок 219.
00:03:15
Cox Proportional Hazard Regression Wrap Up
Урок 220.
00:01:24
Capstone Project - Will Your App Make it?
Урок 221.
00:07:11
Python - Libraries and Data
Урок 222.
00:19:11
Python - Data Cleaning
Урок 223.
00:08:27
Python - Dependent Variable
Урок 224.
00:04:31
Python - Kaplan-Meier Estimator
Урок 225.
00:10:01
Python - Cox Model
Урок 226.
00:01:18
Thank You!
Автор - zerotomastery.io
zerotomastery.io
Независимо от того, начинаете ли вы изучать программирование или хотите усовершенствовать свои навыки, Академия Zero To Mastery научит вас React, Javascript, Python, CSS и многим другим вещам, чтобы помочь вам продвинуться по карьерной лестнице, получить работу и добиться успеха в некоторых ведущих компаниях.
Команда внимательно читает ваши комментарии и оперативно на них реагирует. Вы можете спокойно оставлять запросы на обновления или задавать любые вопросы о курсе здесь.
Это курс для всех, кто желает освоить Науку о данных. Наука о данных состоит из нескольких приложений – сфер наук, которые выстраиваются в пирамиду. Чтобы работать с самыми разными ее слоями, стоит сформировать понимание всех основополагающих, и в этом курсе речь пойдет о разделах подготовки, очистки, аналитики.
Как часто в своей работе вы сталкиваетесь с идеей провести A/B тест и проверить гипотезу на реальных данных? Мы думаем, что регулярно. Но прежде чем запустить эксперимент, чаще всего возникают следующие вопросы: Хватит ли нам данных? Что делать, если мне не будет хватать данных? Как понять, что мне нужно запускать именно эту гипотезу из 100 остальных? Как понять, что результаты эксперимента дадут рост для бизнеса?f
Статистика и вероятности контролируют вашу жизнь. Я имею в виду не только то, что алгоритм YouTube рекомендует вам посмотреть дальше, и я не имею в виду только шанс встретить свою будущую вторую половинку в классе или в баре. Человеческое поведение, одноклеточные организмы, землетрясения, фондовый рынок, выпадет ли снег в первую неделю декабря и множество других явлений являются вероятностными и статистическими. Даже сама природа самой фундамента
Статистика, которая вам нужна в офисе: описательная и логическая статистика, проверка гипотез, регрессионный анализ... Является ли статистика движущей силой в отрасли, в которую вы хотите войти? Вы хотите работать в качестве аналитика по маркетингу, бизнес-аналитика, аналитика данных или ученого данных? Ну, тогда вы попали в нужное место!