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Diploma in Data Analytics con Python

Questo corso online gratuito copre l'importanza e gli usi dei dati nel rendere le decisioni business driven nelle industrie di oggi

Data Science
Gratuito
Questo corso online gratuito spiega in grande dettaglio, analytics in un'ampia varietà di industrie. Il corso sarà di grande interesse per gli studenti e i professionisti che desiderano saperne di più sull'utilizzo degli analytics nella loro carriera e nella loro vita. Il corso include dettagli su come sviluppare le competenze e le conoscenze in materia di domanda necessarie per analizzare i dati e guidare il processo decisionale per migliorare le prestazioni aziendali nelle industrie guidate di oggi.
  • Durata

    15-20 Oras
  • Valutazione

    Yes
  • Certificazione

    Yes
  • Responsive

    Yes
  • Publisher

    NPTEL

Descrizione

Modules

Risultato

Certificazione

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Description

Il corso inizia spiegando l'importanza dell'analisi dei dati e come i dati possono essere utilizzati per prendere decisioni a base di valore a un'azienda. Imparerai a come python come linguaggio di programmazione è ben adatto per gli analytics di dati. Imparerai le basi del python e il semplice processo di installazione del python. Sarete inoltre introdotti alla probabilità e con quanto la probabilità sia utilizzata nel risolvere problemi di base analitici.  

Il corso spiega le tecniche di campionamento e il concetto di campionamento casuale nei dati analytics. Si conoscerà di più sui vari tipi di distribuzioni di campionamento e su come risolvere le attività probabilistiche utilizzando distribuzioni di esempio. Imparerai anche il processo di verifica delle ipotesi statistiche e di come viene utilizzato in inferenza statistica.  

Il corso spiega poi la progettazione, la conduzione di esperimenti che coinvolgono i disegni di blocco completi randomizzati e il concetto di analisi della varianza. Imparerai il semplice modello di regressione lineare e multiplo. Imparerai il principio di massima verosimiglianza e come viene utilizzato nelle distribuzioni binomiali. Imparerai anche il test di chi - quadrato, le sue applicazioni, tra cui il test per la bontà di adattamento e il test per l'indipendenza.  




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Modules

Introduzione ai Data Analytics e Python Fundamentals

Introduzione alla probabilità

Distribuzione di campionamento e campionamento

Ipotesi Test

Due Test di esempio

Diploma in Data Analytics con Python - Prima valutazione

Regressione Lineare

Analisi del modello di regressione

Massime stime e Rigressione

Analisi di regressione

Test di chi Piazza

Diploma in Data Analytics con Python - Seconda Valutazione

Valutazione del corso

Learning Outcomes

Al completamento completo di questo corso, sarà possibile:  


  • Explain perché i dati analytics sono importanti nell'ambiente di business di oggi  
  • Spianare il rapporto tra statistiche, analytics e scienza dei dati
  • Le soluzioni Explain ai problemi che utilizzano le leggi di probabilità, tra cui le leggi di aggiunta, la moltiplicazione e la probabilità condizionata
  • Discutere   Binomiale, Poisson, distribuzioni geometriche Hyper nelle distribuzioni discrete  
  • Spiegare le inferenze sulle differenze tra due mezzi di popolazione  
  • Explain l'applicazione di tecniche di ingegneria di qualità e la riduzione sistemica della variabilità di processo
  • Descrivere esperimenti di ingegneria che coinvolgino diversi fattori utilizzando l'approccio del design fattoriale  
  • Descrivere come ANOVA viene utilizzato per analizzare i dati dagli esperimenti  
  • Descrivere il test di indipendenza utilizzando l'esempio di investimento  

 

Certification

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