Udemy – Applied Statistics Real World Problem Solving 2024-8

در تاریخ: 1403/06/20 1:20:44

توضیحات

دوره Applied Statistics Real World Problem Solving. این یک دوره جامع است که برای مجهز کردن شما به ابزارها و تکنیک‌های آماری مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل داده‌های واقعی و تصمیم‌گیری آگاهانه طراحی شده است. فرقی نمی‌کند تحلیلگر کسب و کار، دانشمند داده یا به سادگی به دنبال تقویت مهارت‌های تحلیل داده خود باشید، این دوره به شما یک پایه محکم در آمار کاربردی ارائه می‌دهد.

آنچه فرا خواهید گرفت

درک و تمایز انواع داده در آمار: درک کاملی از انواع مختلف داده و کاربردهای آنها در آمار کسب و کار به دست آورید.
کاربرد معیارهای مرکزگرایی و پراکندگی: نحوه محاسبه و تفسیر میانگین، میانه، فراوانی، انحراف استاندارد و موارد دیگر را بیاموزید.
انجام آزمون فرضیه و فواصل اطمینان: مهارت‌های لازم برای انجام آزمون‌های فرضیه و محاسبه فواصل اطمینان با استفاده از داده‌های واقعی را به دست آورید.
تحلیل روابط بین متغیرها: توانایی استفاده از ضرایب همبستگی، نمودارهای پراکنده و تکنیک‌های آماری پیشرفته برای شناسایی و درک روابط بین متغیرها را توسعه دهید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است

تحلیلگران کسب و کار: به دنبال تقویت مهارت‌های تحلیل داده خود برای تصمیم‌گیری بهتر هستند.
دانشجویان و متخصصان: علاقمندان به تسلط بر آمار کاربردی برای پیشرفت شغلی.
پژوهشگران: دانشگاهیان و پژوهشگرانی که برای دستیابی به نتایج دقیق نیاز به استفاده از روش‌های آماری در کار خود دارند.
دانشمندان داده: افرادی که به دنبال به کارگیری تکنیک‌های آماری برای حل مسائل پیچیده هستند.

مشخصات دوره Applied Statistics Real World Problem Solving

ناشر: Udemy
مدرس: Akhil Vydyula
سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
مدت زمان آموزش: 3 ساعت و 2 دقیقه
تعداد دروس: 16

سرفصل های دوره

Applied Statistics Real World Problem Solving

پیشنیازهای دوره Applied Statistics Real World Problem Solving

Basic understanding of mathematics: A fundamental knowledge of mathematics is helpful but not mandatory.
Interest in data analysis: A keen interest in learning how to analyze and interpret data effectively.
No programming experience needed: You will learn everything you need to know about applied statistics without any prior programming experience.