Yepyeni Kurs: Veri Analistleri İçin İstatistiğe Giriş

Analitik alanı, her zaman ortaya çıkan yeni teknolojiler ve tekniklerle sürekli olarak değişmekte ve gelişmektedir. Bu nedenle, becerilerinizi sürekli olarak geliştirmeniz önemlidir, böylece eğrinin önünde kalabilir ve kuruluşunuza değer katmaya devam edebilirsiniz.

Enterprise DNA'da amacımız, sizin gibi veri analistlerini güncel kalmak ve rolünüzde büyümeye devam etmek için ihtiyaç duyduğunuz bilgi ve becerilerle donatmaktır.

Bu doğrultuda, Veri Analistleri için İstatistiğe Giriş adını verdiğimiz yeni yılın ilk kursumuzu başlatmaktan büyük gurur duyuyoruz . Bu, verilerdeki belirsizliği tanıma, anlama ve yönetme konusundaki bir dizinin ilk bölümüdür.

Gerçek dünya verileri genellikle belirsizdir ve bir eğilimin önemli bir fenomeni mi yoksa sadece rastgele bir gürültü mü temsil ettiğini belirlemek zor olabilir .

Bu kurs, birini diğerinden ayırt etmek için kullanılan en önemli istatistiksel araçlar ve verilerin kendisinin niceliksel mi yoksa kategorik mi olduğu konusunda pratik bir anlayış geliştirmenize yardımcı olacaktır. Bu ders, uygun araçları seçmeye ve sonuçları doğru bir şekilde yorumlamaya odaklanacaktır.

İçindekiler

• Bu Kurstan Ne Beklenmeli?
• Bu Kurs Kimler İçin
• Eğitmeniniz Hakkında
• Nasıl Kayıt Olunur?

Bu Kurstan Ne Beklenmeli?

Kurs, veri analizi için birincil araç olarak R'yi kullanacak ve kursun sonunda öğrenciler:

• Gerçek dünyadaki örnek verilerdeki değişkenliği ve yanlılığı tanıma konusunda  güçlü bir sezgi geliştirin
• İstatistiksel çıkarımın   temel mantığını anlama
• Kategorik ve nicel değişkenleri analiz etmek için   temel tekniklerden oluşan bir araç setine sahip olmak
• İstatistiksel suiistimali tanımak ve pratikte bundan kaçınabilmek 
• Verilerle gelecekteki çalışmalarında karşılaşabilecekleri  çeşitli özel çıkarım tekniklerini öğrenin.

Bu Kurs Kimler İçin

Veri Analistleri için İstatistiğe Giriş kursu , verilerden yapıcı, genelleştirilebilir sonuçlar çıkarmaya çalışan herkes için idealdir.

Belirsizliği tanıyamama ve yönetememe, veri analizinde hatalı sonuçların yaygın bir nedenidir ve kişinin kendi uygulamasında bu tür hatalardan kaçınabilmesi ve başkalarında bunları fark edebilmesi, verilerle çalışan herkes için temel bir beceridir .

Eğitmeniniz Hakkında

Verilerden kaynaklanan belirsizliği yönetme konusundaki kursumuzu vermek için popüler YouTube kanalı Equitable Equations'ın yaratıcısı Dr Andrew Gard ile ortaklık kurduk . Büyük floristik kalite veri setlerinin analizini kolaylaştıran fqar R paketinin yazarıdır .

Uzmanlık alanı, R kullanarak veri analizidir; burada, gerçek dünyadaki veri sorularına derin yanıtlar sağlamak için hem alan uzmanlığını hem de teknik veri bilimini entegre ederken, verilerin doğasında var olan belirsizliğe saygı duyar ve bunları ölçer.

Halen Chicago'daki Lake Forest College'da Matematik ve Bilgisayar Bilimleri profesörüdür ve Ohio Eyalet Üniversitesi'nden Matematik alanında doktora derecesine sahiptir.

Dr Gard'ın uzmanlığı ve deneyimi, onu bu kurs için mükemmel bir lider yapıyor ve öğrencilere değerli ve pratik bir öğrenme deneyimi sağlıyor.

Nasıl Kayıt Olunur?

bir abonelik için kaydolmanız yeterlidir . Yayınlandıktan sonra bu kursa erişim elde etmek için yararlanın !

Kişiselleştirilmiş bir eylem planı oluşturacak ve deneyim seviyenize ve kariyer hedeflerinize uygun kurslar önerecek bir seçerek aboneliğinizi en üst düzeye çıkarabilirsiniz .

da göz atabilir ve bu yıl içinde veriler üzerindeki belirsizlikle başa çıkmayla ilgili serimizin ikinci bölümünden gözlerinizi dört açabilirsiniz.

Herşey gönlünce olsun,

LuckyTemplates Ekibi