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Diplôme en analyse de données avec Python

Ce cours en ligne gratuit couvre l'importance et l'utilisation des données dans la prise de décisions par les entreprises dans les industries d'aujourd'hui

Science des données
Gratuit
Ce cours en ligne gratuit explique en détail, analytique dans une grande variété d'industries. Le cours sera d'un grand intérêt pour les étudiants et les professionnels qui souhaitent en apprendre davantage sur l'utilisation de l'analytique dans leur carrière et leur vie. Le cours comprend des détails sur la façon de développer les compétences et les connaissances requises pour analyser les données et piloter la prise de décision afin d'améliorer le rendement des entreprises dans les industries de données d'aujourd'hui.
  • Durée

    15-20 Heures
  • Evaluation

    Yes
  • Certification

    Yes
  • Réactif

    Yes
  • Publisher

    NPTEL

Description

Modules

Résultats

Certification

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Description

Le cours commence par expliquer l'importance de l'analyse des données et la façon dont les données peuvent être utilisées pour rendre les décisions basées sur la valeur à une entreprise. Vous allez apprendre comment python en tant que langage de programmation convient parfaitement aux analyses de données. Vous en apprendrez davantage sur les bases de python et sur le processus d'installation python simple. Vous serez également présenté à la probabilité et à la façon dont la probabilité est utilisée pour résoudre les problèmes analytiques.  

Le cours explique les techniques d'échantillonnage et le concept d'échantillonnage aléatoire dans l'analyse de données. Vous en saurez plus sur les différents types de distributions d'échantillonnage et sur la façon de résoudre les tâches probabilistes en utilisant des distributions d'échantillons. Vous en apprendrez également sur le processus de test des hypothèses statistiques et sur la façon dont il est utilisé dans l'inférence statistique.  

Le cours explique ensuite la conception, la conduction d'expérimentations impliquant des conceptions de blocs aléatoires complets et le concept d'analyse de variance. Vous allez découvrir le modèle simple de régression linéaire et multiple. Vous en apprendrez davantage sur le principe du maximum de vraisemblance et sur la façon dont il est utilisé dans les distributions binomiales. Vous en apprendrez également sur le test du khi-deux, ses applications, y compris le test pour la qualité de l'ajustement et le test pour l'indépendance.  




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Modules

Introduction à l'analyse des données et aux principes de base Python

Introduction à la probabilité

Distribution de l'échantillonnage et de l'échantillonnage

Test d'hypothèse

Deux exemples de test

Diplôme d'analyse de données avec Python-Première évaluation

Régression linéaire

Analyse du modèle de régression

Estimations et régression maximales

Analyse de régression

Test du chi carré

Diplôme en analyse de données avec Python-Deuxième évaluation

Évaluation du cours

Learning Outcomes

Une fois ce cours terminé, vous pourrez:  


  • Expliquer pourquoi l'analyse des données est importante dans l'environnement métier d'aujourd'hui  
  • Expliquer la relation entre les statistiques, l'analyse et la science des données
  • Expliquer les solutions aux problèmes à l'aide des lois de probabilité, y compris les lois d'addition, de multiplication et de probabilité conditionnelle
  • Discuter   des distributions binomiales, de Poisson, d'Hyper géométriques dans des distributions discraires  
  • Expliquer les inférences sur les différences entre deux populations  
  • Expliquer l'application des techniques d'ingénierie de qualité et La réduction systémique de la variabilité des processus
  • Décrire les expériences d'ingénierie impliquant plusieurs facteurs à l'aide de l'approche de conception factorielle  
  • Décrire comment l'ANOVA est utilisée pour analyser les données à partir d'expériences  
  • Décrire le test d'indépendance à l'aide de l'exemple d'investissement  

 

Certification

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