このコースについて

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柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
初級レベル

S​ome experience with Data Science using the PyData Stack of NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn.

Knowledge of Jupyter Notebooks will be beneficial.

約13時間で修了
英語

学習内容

  • The basics of Probability, Bayesian statistics, modeling and inference.

  • You will also get a hands-on introduction to using Python for computational statistics using Scikit-learn, SciPy and Numpy.

習得するスキル

  • Bayesian Inference
  • visualization
  • Python Programming
  • Scipy
  • Statistics
柔軟性のある期限
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データプリックス

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

21分で修了

Environment Setup

21分で修了
4件のビデオ (合計11分), 1 学習用教材
2

2

6時間で修了

Introduction to the Fundamentals of Probability

6時間で修了
17件のビデオ (合計119分), 7 学習用教材, 12 個のテスト
3

3

4時間で修了

A Hands-On Introduction to Common Distributions

4時間で修了
12件のビデオ (合計49分), 2 学習用教材, 2 個のテスト
4

4

3時間で修了

Sampling Algorithms

3時間で修了
6件のビデオ (合計32分), 2 学習用教材, 3 個のテスト

Introduction to Computational Statistics for Data Scientists専門講座について

Introduction to Computational Statistics for Data Scientists

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。