Bab ini membuka kursus dengan meninjau probabilitas bersyarat, teorema Bayes, dan central limit theorem. Sepanjang jalan, Anda akan mempelajari cara menangani pertanyaan yang menggunakan distribusi probabilitas yang umum dirujuk.

Probabilitas bersyarat

Menyiapkan soal

Penerapan teorema Bayes

Teorema limit pusat

Sampel dari pelemparan dadu

Mensimulasikan teorema limit pusat

Distribusi probabilitas

Distribusi Bernoulli

Distribusi binomial

Distribusi normal

Probabilitas dan Distribusi Sampling

Dalam bab ini, Anda akan mempersiapkan konsep statistika terkait analisis data eksploratif. Topiknya mencakup statistika deskriptif, menangani variabel kategorikal, dan hubungan antarkomponen variabel. Latihan-latihan akan mempersiapkan Anda untuk asesmen analitis atau pertanyaan pengodean berbasis statistika.

Statistika deskriptif

Mean atau median

Menghitung simpangan baku secara manual

Data kategorikal

Teknik pengodean

Menjelajahi harga laptop

Dua atau lebih variabel

Jenis-jenis hubungan

Korelasi Pearson

Sensitivitas terhadap pencilan

Analisis Data Eksploratif

Bersiaplah menyelami lebih dalam konsep penting tentang eksperimen dan pengujian dengan meninjau interval kepercayaan, pengujian hipotesis, pengujian ganda, serta peran power dan ukuran sampel. Kita juga akan membahas jenis-jenis kesalahan dan maknanya dalam praktik.

Interval kepercayaan

Interval kepercayaan secara manual

Menerapkan interval kepercayaan

Pengujian hipotesis

Uji z satu ekor

Uji t dua ekor

Daya dan ukuran sampel

Dampak pada galat Tipe II

Menghitung ukuran sampel

Memvisualisasikan hubungan

Pengujian berganda

Menghitung laju kesalahan

Koreksi Bonferroni

Eksperimen Statistika dan Uji Signifikansi

Sebagai penutup, kita akan membahas konsep yang berkaitan erat dengan model regresi dan klasifikasi. Bab ini dimulai dengan meninjau algoritma Machine Learning fundamental dan dengan cepat berlanjut ke evaluasi model, menangani kasus khusus, serta bias-variance tradeoff.

Model regresi

Regresi linear

Regresi logistik

Mengevaluasi model

Evaluasi regresi

Evaluasi klasifikasi

Data hilang dan nilai pencilan

Menangani nilai null

Mengidentifikasi pencilan (outlier)

Pertukaran bias-variasi

Galat uji dan latih

Memvisualisasikan trade-off

Penutup

Regresi dan Klasifikasi

Apakah Anda ingin mendapatkan pekerjaan berikutnya atau mengasah keterampilan wawancara statistik agar tetap tajam? Bersiaplah untuk menguasai konsep wawancara klasik mulai dari probabilitas bersyarat, A/B testing, hingga bias-variance tradeoff, dan banyak lagi! Anda akan bekerja dengan beragam himpunan data termasuk hasil eksperimen berbasis web dan data cuaca Australia. Setelah mengikuti kursus ini, Anda akan dapat menghadapi wawancara berikutnya dengan percaya diri dan menaklukkan pertanyaan statistik apa pun dengan bantuan Python!

Hypothesis Testing in Python

Supervised Learning with scikit-learn

Siapkan wawancara statistik dengan meninjau probabilitas bersyarat, uji A/B, dan bias-varian.

Berlatih Pertanyaan Wawancara Statistik dengan Python

Galat uji dan latih

Berlatih Pertanyaan Wawancara Statistik dengan Python

Latihan interaktif langsung