• Напишите нам
  • [email protected]
  • Отзывы о магазине
Перезвоните мне
Круглосуточно
0 Избранное
0 Сравнение
0 Корзина

[Udemy] Python для статистического анализа (Samuel Hinton, Кирилл Еременко)

Доставка на email
Гарантия
Возврата
Онлайн
Поддержка
230 рублей
Подробнее

Python для статистического анализа
Осваивайте прикладную статистику с помощью Python, решая реальные проблемы с помощью современного программного обеспечения и библиотек
Язык: Английский + англ. субтитры + русские субтитры
Описание
Добро пожаловать в Python для статистического анализа!
Этот курс разработан, чтобы помочь вам добиться успеха, погрузившись в реальный мир статистики и науки о данных.
Учитесь на примерах из реального мира: вместо того, чтобы часами сидеть за теоретическим содержанием и изо всех сил пытаться связать его с проблемами реального мира, мы полностью сосредоточимся на прикладной статистике. Взять теорию и сразу же применить ее с помощью Python к общим проблемам, чтобы получить знания и навыки, необходимые для достижения успеха.
Результаты, ориентированные на презентацию: вычислять числа легко, и они быстро становятся прерогативой компьютеров, а не людей. У людей есть навыки интерпретации и визуализации результатов, поэтому мы уделяем особое внимание этому, интегрируя визуальный вывод и графическое исследование в наши рабочие процессы. Плюс к этому дополнительный бонусный контент о прекрасных способах оживить визуальные эффекты для отчетов, статей и презентаций, чтобы вы могли выделиться из толпы.
Современные инструменты и рабочие процессы: это не школа, где мы хотим часами решать проблемы вручную для обучения с подкреплением. Нет, мы решим наши проблемы, используя самые современные методы и библиотеки кода, используя функции самых последних выпусков программного обеспечения, чтобы сделать нас максимально продуктивными и эффективными. Не изобретайте велосипед, когда промышленность перешла на ракету.
Для кого этот курс:

  • Специалисты по обработке данных, которые хотят расширить свой набор навыков статистического анализа
  • Специалисты по обработке данных, которые хотят заниматься машинным обучением, но хотят получить больше статистических данных, прежде чем приступить к делу
  • Студенты, желающие изучать прикладную статистику для исследований, курсовой работы или бизнеса