توضیحات

تسلط بر آمار و احتمالات در پایتون با مثال

نام دوره : Mastering Probability & Statistic Python (Theory & Projects)

این دوره به صورت رسمی توسط یودمی ایران خریداری شده و با بالاترین کیفیت و به روز رسانی 11/2021 تقدیم شما می شود

پیش نیاز:

• بدون نیاز به دانش قبلی شما از پایه شروع می کنید و به تدریج دانش خود را در این موضوع ایجاد می کنید.
• تمایل به یادگیری و تمرین.
• درک اولیه پایتون یک امتیاز مثبت خواهد بود.

توضیحات:

در دنیای تجاری فوق رقابتی امروز، آمار و احتمالات از مهمترین رشته های تحصیلی هستند. به این دلیل که تحقیقات آماری به کسب و کارها داده هایی را ارائه می دهد که برای تصمیم گیری آگاهانه در هر زمینه تجاری، خواه تحقیقات بازار، توسعه محصول، زمان عرضه محصول، تجزیه و تحلیل داده های مشتری، پیش بینی فروش یا عملکرد کارکنان ، به کسب و کارها کمک زیادی می کند.

اما چرا شما نیاز به تسلط بر آمار و احتمالات در پایتون دارید؟

پاسخ این است که تسلط بر مفاهیم آمار و احتمال با علم داده به شما امکان می دهد تا حرفه خود را به سطح بعدی ببرید.

این دوره چه تفاوتی دارد؟

دوره تسلط بر آمار و احتمالات در پایتون با مثال برای مبتدیان طراحی شده است، اگرچه ما به تدریج به مباحث پیشرفته خواهیم رفت.

از آنجایی که دوره تسلط بر آمار و احتمالات در پایتون با مثال تلفیقی از تمام اصول اولیه است، شما را تشویق می کند که به سمت جلو حرکت کنید و بیش از آنچه آموخته اید تجربه کنید.

در پایان هر ماژول، شما بر روی تکالیفی کار خواهید کرد که یادگیری شما را بر اساس مفاهیم و روش های قبلی ارزیابی می کند.

یادگیری ماشینی مطمئناً حرفه ای پربار است که نه تنها به شما امکان می دهد برخی از جالب ترین مشکلات را حل کنید، بلکه یک بسته حقوقی زیبا را نیز به شما ارائه می دهد.

اگر رشد شغلی موفق هدف اصلی شما باشد، درک اصلی آمار و احتمالات با علم داده دقیقاً این را تضمین می کند.

محتوای دوره تسلط بر آمار و احتمالات در پایتون با مثال:

دوره تسلط بر آمار و احتمالات در پایتون جامع شامل موضوعات زیر است:

● Set Theory

1. Countable and Uncountable Sets
2. Partitions
3. Operations
4. Sets in Python

● Random Experiment

1. Outcome
2. Event
3. Sample Spaces

● Probability Model

1. From Event to Probability
2. Probability Rules (Axioms)
3. Conditional Probability
4. Independence
5. Continuous Models

● Discrete Random Variables

1. From Event to Variables
2. Probability Mass Functions
3. Important Discrete Random Variables
4. Transformation of Random Variables

● Continuous Random Variables

1. Probability Density Functions
2. Exponential Distribution
3. Gaussian Distribution

● Multiple Random Variables

1. Joint PMF
2. Joint PDF
3. Mixed Random Variables
4. Random Variables in Real Datasets
5. Conditional Independence
6. Classification
7. Bayes Classifier
8. Naïve Bayes Classifier
9. Regression
10. Training in Deep Neural Networks

● Expectation

1. Mean, Sample Mean
2. Law of Large Numbers
3. Expectation of Transformed Random Variable
4. Variance
5. Moments
6. Parametric Estimation Using Law of Large Numbers

● Estimation

1. Maximum Likelihood Estimate (MLE)
2. Maximum A Posteriori Probability Estimate (MAP)
3. Ridge Regression
4. Logistic Regression
5. KL-Divergence

دوره تسلط بر آمار و احتمالات در پایتون با مثال برای چه کسانی است:

• اشخاصی که علاقه زیادی به اعداد و برنامه نویسی دارند.
• افرادی که می خواهند آمار و احتمالات را همراه با اجرای آن در پروژه های واقع گرایانه بیاموزند.
• دانشمندان داده
• تحلیلگران کسب و کار