学习路径：数据科学的统计和数据挖掘
深入研究统计和数据挖掘技术，从数据中获得有用的见解
讲师：Packt Publishing
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你将学到什么
- 熟悉分析数据的基础知识
- 探索总结单个变量的重要性
- 使用推论统计并知道何时执行卡方检验
- 熟悉相关性
- 区分各种类型的预测模型
- 掌握线性回归并探索决策树的结果
- 了解何时执行聚类分析并使用神经网络
要求
- 假设具备数据科学的基础知识
描述
数据科学是一个不断发展的领域。数据科学包括从统计学、计算机科学和机器学习中提取的技术和理论。当您掌握数据科学中的各种数据挖掘和统计技术时，该视频学习路径将成为您的伴侣。
本课程的第一部分向您介绍数据科学的概念，并解释分析数据和确定哪些汇总统计数据与您正在汇总的数据类型相关的步骤。您还将了解推论统计、概率和假设检验的概念。然后，您将学习如何执行和解释基本统计分析的结果，例如卡方、独立和配对样本 t 检验、单向方差分析等，以及如何使用图形显示，例如条形图和散点图。
本课程的后一部分概述了数据科学家通常遇到的各种类型的项目。您将了解可以用来执行预测建模的三种方法（统计、决策树和机器学习）。您将探索细分建模以学习聚类分析的艺术，并将使用关联建模以使用真实示例执行市场购物篮分析。
在本学习路径结束时，您将获得有关数据分析、数据挖掘和统计分析的扎实知识，并能够轻松地在数据上实施这些强大的技术。
认识您的专家：
我们拥有以下受人尊敬的作者的最佳作品，以确保您的学习之旅顺利：
Jesus Salcedo拥有福特汉姆大学心理测量学博士学位。他是一位独立的统计和数据挖掘顾问，拥有 20 多年的数据分析经验。他是前 SPSS 课程团队负责人和高级教育专家，编写了大量 SPSS 培训课程并培训了数千名用户。
本课程适合谁：
- 本课程面向有兴趣进入数据科学领域并正在寻求理解基本和高级统计和数据挖掘概念的指南的开发人员、初露头角的数据科学家以及数据分析师。
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