- Сообщения
- 6 005
- Реакции
- 18
Автор: Самуэль Хинтон, Кирилл Еременко
Название
ython для статистического анализа (2020)
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:
Скачать:
Название
ython для статистического анализа (2020)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
Скрытый контент, чтобы его посмотреть необходимо быть авторизованным.
Скачать:
Авторизуйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент.
