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| 商品编号: |
DUE0603 |
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| 商品名稱： |
Udemy線上課程 資料科學和商業分析中的統計學(含教材) 講師:365 Careers 影音教學 中文發音 中文字幕版(DVD版) |
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| 語系版本： |
中文發音中文字幕版 |
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| 運行平台： |
官方原版畫質MP4檔,沒有任何平台限制,終身使用 |
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| 官方網站： |
https://www.twmoex.top |
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| 更新日期： |
2020-03-26 |
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| 碟片數量： |
1片 |
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| 銷售價格： |
450 |
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| 瀏覽次數： |
77 |
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| 熱門標籤： |
Udemy線上課程 資料科學 Careers |
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【轉載TXT文檔】 |
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| Udemy線上課程 資料科學和商業分析中的統計學(含教材) 講師:365 Careers 影音教學 中文發音 中文字幕版(DVD版) |
Udemy線上課程 資料科學和商業分析中的統計學(含教材) 講師:365 Careers 影音教學 中文發音 中文字幕版(DVD版)
內容說明:
統計學是您想進入的行業的推動力嗎？ 您想成為行銷分析師、商業智慧分析師、資料分析師資料科學家嗎？
那好，那你來對了地方！
這裡為您提供了資料科學和商業分析的統計學，還有Excel表格中的模版。
從這裡開始，這是個完美的開始！
你很快就能學到一些基礎知識，可以?明你理解複雜的資料分析，並直接運用到現實生活的情況中。我們的課程有以下特點：
· 通俗易懂
· 容易理解
· 實用性強
· 切中要點
· 配套齊全
· 資料驅動
· 帶你進入資料科學的世界
· 教你學會數據視覺化
· 向你揭示量化研究的要點
眾所周知，上述許多要點已經有許多線上課程講過成千上萬次了。然而，幾乎不可能有一個結構化的課程能讓你理解，為什麼某些特定的統計學檢驗方法使用的頻率這麼高。現代套裝軟體和程式設計語言可以讓很多工作自動化，但這門課程將為您提供更有價值的東西——批判思維的能力。電腦和程式設計語言就像海上的船隻。它們會您帶到理想目的地，但是你們，有抱負的資料科學家或BI分析師們才是掌舵人，是你們將這些船駛向正確的方向。
教學是我們的熱情所在
我們努力了四個多月，創造了最好的統計學課程，為您提供最大的價值。我們希望您取得成功，所以我們的課程會盡可能地吸引人。 高品質的動畫、精湛的課程材料、測驗問題、講義、課程筆記，以及涵蓋您將學習的所有新術語的詞彙表，訂閱課程即可獲得這些。
本課程與其他的統計學課程的區別在哪裡？我們有
· 高品質製作——高清視頻和動畫（並不是一堆無聊的演講！）
· 博學的導師（我們的導師是世界頂級的數學家和統計學家）
· 完整的培訓——課程將涵蓋您成為行銷分析師、商業智慧分析師、資料分析師或資料科學家所需的所有統計學課題和技能
· 廣泛的案例研究將幫助您鞏固學到的知識
· 優秀的支持——如果你不理解某個概念或者想聯繫我們，您將在1個工作日內收到答覆
· 動態的安排——我們不想浪費您的時間！導師為整個課程安排了很好的節奏
為什麼要學習這些技能？
1. 薪資/收入——資料科學領域的職業是最受當今企業界歡迎的職業。而且，鑒於大多數企業開始意識到使用資料的優勢，這種趨勢只會繼續增長
2. 升職——如果您精通統計學，就能夠通過定量證據來支持您的業務創意，這是職業發展的一條簡單途徑
3. 保障未來——正如我們所說，對理解數位和資料並能夠解釋數位和資料的人的需求呈指數級增長; 你可能已經聽說過，很多工作即將被自動化取代，對不對？那麼，資料科學的職業是執行自動化，而不是被自動化
4. 成長——這不是一份無聊的工作。每一天，你都將面臨不同的挑戰，測試現有的技能 ，要求您學習新的東西
你將會學到的
理解統計學基本知識
學會與不同類型的資料打交道
如何劃分不同類型的資料
計算集中趨勢、不對稱性和變異性的標準
計算相關和協方差
分辨處理不同類型的分佈
估算置信區間
進行假設檢驗
用資料驅動的決策
理解回歸分析的原理
進行回歸分析
使用和理解虛擬變數
理解資料科學中的概念包括Python和R語言！
課程內容:
├─01 簡介
│ 001 課程涵蓋內容.mp4
│
├─02 樣本還是總體？
│ 002 理解總體和樣本的區別.mp4
│
├─03 描述性統計學基礎
│ 003 我們處理的各種數據.mp4
│ 004 測量水平.mp4
│ 005 2.3.Categorical-variables.Visualization-techniques-lesson.xlsx
│ 005 分類變量及其可視化技術.mp4
│ 006 2.3.Categorical-variables.Visualization-techniques-exercise-solution.xlsx
│ 006 2.3.Categorical-variables.Visualization-techniques-exercise.xlsx
│ 006 分類變量和可視化技術練習.html
│ 007 2.4.Numerical-variables.Frequency-distribution-table-lesson.xlsx
│ 007 數值變量和頻率分布表使用.mp4
│ 008 2.4.Numerical-variables.Frequency-distribution-table-exercise-solution.xlsx
│ 008 2.4.Numerical-variables.Frequency-distribution-table-exercise.xlsx
│ 008 數值變量和頻率分布表使用練習.html
│ 009 2.5.The-Histogram-lesson.xlsx
│ 009 直方圖.mp4
│ 010 2.5.The-Histogram-exercise-solution.xlsx
│ 010 2.5.The-Histogram-exercise.xlsx
│ 010 直方圖練習.html
│ 011 2.6.Cross-table-and-scatter-plot-lesson.xlsx
│ 011 交叉表和散點圖.mp4
│ 012 2.6.Cross-table-and-scatter-plot-exercise-solution.xlsx
│ 012 2.6.Cross-table-and-scatter-plot-exercise.xlsx
│ 012 交叉表和散點圖練習.html
│
├─04 集中趨勢、不對稱性和變異性的量度
│ 013 2.7.Mean-median-and-mode-lesson.xlsx
│ 013 集中趨勢的主要度量指標：均值、中位數和眾數.mp4
│ 014 2.7.Mean-median-and-mode-exercise-solution.xlsx
│ 014 2.7.Mean-median-and-mode-exercise.xlsx
│ 014 均值、中位數和眾數練習.html
│ 015 2.8.Skewness-lesson.xlsx
│ 015 測量偏斜度.mp4
│ 016 2.8.Skewness-exercise-solution.xlsx
│ 016 2.8.Skewness-exercise.xlsx
│ 016 偏斜度練習.html
│ 017 2.9.Variance-lesson.xlsx
│ 017 測量數據如何分布：計算方差.mp4
│ 018 2.9.Variance-exercise-solution.xlsx
│ 018 2.9.Variance-exercise.xlsx
│ 018 方差練習.html
│ 019 2.10.Standard-deviation-and-coefficient-of-variation-lesson.xlsx
│ 019 標準差和變異系數.mp4
│ 020 2.10.Standard-deviation-and-coefficient-of-variation-exercise-solution.xlsx
│ 020 2.10.Standard-deviation-and-coefficient-of-variation-exercise.xlsx
│ 020 標準差和變異系數練習.html
│ 021 2.11.Covariance-lesson.xlsx
│ 021 計算和理解協方差.mp4
│ 022 2.11.Covariance-exercise-solution.xlsx
│ 022 2.11.Covariance-exercise.xlsx
│ 022 協方差練習.html
│ 023 2.12.Correlation-lesson.xlsx
│ 023 相關系數.mp4
│ 024 2.12.Correlation-exercise-solution.xlsx
│ 024 2.12.Correlation-exercise.xlsx
│ 024 相關系數練習.html
│
├─05 實際例子：描述性統計學
│ 025 2.13.Practical-example.Descriptive-statistics-lesson.xlsx
│ 025 實際例子.mp4
│ 026 2.13.Practical-example.Descriptive-statistics-exercise-solution.xlsx
│ 026 2.13.Practical-example.Descriptive-statistics-exercise.xlsx
│ 026 實際例子：描述性統計學練習.html
│
├─06 分布
│ 027 推理統計學導論.mp4
│ 028 3.2.What-is-a-distribution-lesson.xlsx
│ 028 什麼是分布？.mp4
│ 029 正態分布.mp4
│ 030 3.4.Standard-normal-distribution-lesson.xlsx
│ 030 標準正態分布.mp4
│ 031 3.4.Standard-normal-distribution-exercise-solution.xlsx
│ 031 3.4.Standard-normal-distribution-exercise.xlsx
│ 031 標準正態分布練習.html
│ 032 理解中心極限定理.mp4
│ 033 標準誤差.mp4
│
├─07 估計量和估計值
│ 034 處理估計量和估計值.mp4
│ 035 置信區間——幫助決策的寶貴工具.mp4
│ 036 3.9.Population-variance-known-z-score-lesson.xlsx
│ 036 3.9.The-z-table.xlsx
│ 036 計算已知方差總體的置信區間.mp4
│ 037 3.9.Population-variance-known-z-score-exercise-solution.xlsx
│ 037 3.9.Population-variance-known-z-score-exercise.xlsx
│ 037 3.9.The-z-table.xlsx
│ 037 置信區間總體方差已知練習.html
│ 038 明確置信區間.mp4
│ 039 學生T分布.mp4
│ 040 3.11.Population-variance-unknown-t-score-lesson.xlsx
│ 040 3.11.The-t-table.xlsx
│ 040 計算未知方差總體的置信區間.mp4
│ 041 3.11.Population-variance-unknown-t-score-exercise-solution.xlsx
│ 041 3.11.Population-variance-unknown-t-score-exercise.xlsx
│ 041 3.11.The-t-table.xlsx
│ 041 總體方差未知、T分數練習.html
│ 042 什麼是誤差幅度，它為什麼很重要？.mp4
│
├─08 置信區間：高級話題
│ 043 3.13.Confidence-intervals.Two-means.Dependent-samples-lesson.xlsx
│ 043 用相關樣本計算兩個均值的置信區間.mp4
│ 044 3.13.Confidence-intervals.Two-means.Dependent-samples-exercise-solution.xlsx
│ 044 3.13.Confidence-intervals.Two-means.Dependent-samples-exercise.xlsx
│ 044 置信區間、兩個均值、相依樣本練習.html
│ 045 3.14.Confidence-intervals.Two-means.Independent-samples-Part-1-lesson.xlsx
│ 045 用獨立樣本計算兩個均值的置信區間（第一部分）.mp4
│ 046 3.14.Confidence-intervals.Two-means.Independent-samples-Part-1-exercise-solution.xlsx
│ 046 3.14.Confidence-intervals.Two-means.Independent-samples-Part-1-exercise.xlsx
│ 046 置信區間、兩個均值、獨立樣本（第一部分）練習.html
│ 047 3.15.Confidence-intervals.Two-means.Independent-samples-Part-2-lesson.xlsx
│ 047 用獨立樣本計算兩個均值的置信區間（第二部分）.mp4
│ 048 3.15.Confidence-intervals.Two-means.Independent-samples-Part-2-exercise-solution.xlsx
│ 048 3.15.Confidence-intervals.Two-means.Independent-samples-Part-2-exercise.xlsx
│ 048 置信區間、兩個均值、獨立樣本（第二部分）練習.html
│ 049 用獨立樣本計算兩個均值的置信區間（第三部分）.mp4
│
├─09 實際例子：推理統計學
│ 050 3.17.Practical-example.Confidence-intervals-lesson.xlsx
│ 050 實際例子：推理統計學.mp4
│ 051 3.17.Practical-example.Confidence-intervals-exercise-solution.xlsx
│ 051 3.17.Practical-example.Confidence-intervals-exercise.xlsx
│ 051 實際例子：推理統計學.html
│
├─10 假設檢驗：導論
│ 052 零假設與備擇假設.mp4
│ 053 建立否定區域與顯著性水平.mp4
│ 054 I類錯誤與II類錯誤.mp4
│
├─11 假設檢驗：我們開始檢驗吧！
│ 055 4.4.Test-for-the-mean.Population-variance-known-lesson.xlsx
│ 055 均值檢驗、總體方差已知.mp4
│ 056 4.4.Test-for-the-mean.Population-variance-known-exercise-solution.xlsx
│ 056 4.4.Test-for-the-mean.Population-variance-known-exercise.xlsx
│ 056 均值檢驗、總體方差已知練習.html
│ 057 P值是什麼、為什麼對統計學家來說它是一種最有用的工具？.mp4
│ 058 4.6.Test-for-the-mean.Population-variance-unknown-lesson.xlsx
│ 058 均值檢驗、總體方差未知.mp4
│ 059 4.6.Test-for-the-mean.Population-variance-unknown-exercise-solution.xlsx
│ 059 4.6.Test-for-the-mean.Population-variance-unknown-exercise.xlsx
│ 059 均值檢驗、總體方差未知練習.html
│ 060 4.7.Test-for-the-mean.Dependent-samples-lesson.xlsx
│ 060 均值檢驗、相依樣本.mp4
│ 061 4.7.Test-for-the-mean.Dependent-samples-exercise-solution.xlsx
│ 061 4.7.Test-for-the-mean.Dependent-samples-exercise.xlsx
│ 061 均值檢驗、相依樣本練習.html
│ 062 均值檢驗、獨立樣本（第一部分）.mp4
│ 063 4.8.Test-for-the-mean.Independent-samples-Part-1-exercise-solution.xlsx
│ 063 4.8.Test-for-the-mean.Independent-samples-Part-1-exercise.xlsx
│ 063 均值檢驗、獨立樣本（第一部分）練習.html
│ 064 4.9.Test-for-the-mean.Independent-samples-Part-2-lesson.xlsx
│ 064 均值檢驗、獨立樣本（第二部分）.mp4
│ 065 4.9.Test-for-the-mean.Independent-samples-Part-2-exercise-2-solution.xlsx
│ 065 4.9.Test-for-the-mean.Independent-samples-Part-2-exercise-2.xlsx
│ 065 均值檢驗、獨立樣本（第二部分）練習.html
│
└─12 實際例子：假設檢驗
066 4.10.Hypothesis-testing-section-practical-example-lesson.xlsx
066 實際例子：假設檢驗.mp4
067 4.10.Hypothesis-testing-section-practical-example-exercise-solution.xlsx
067 4.10.Hypothesis-testing-section-practical-example-exercise.xlsx
067 實際例子：假設檢驗.html
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