Vuoi aumentare le probabilità di superare il colloquio? Allora ripassa la teoria della probabilità. In questo capitolo lanceremo dadi e tireremo a canestro per spiegare le probabilità con esempi reali.

Distribuzioni discrete

Funzioni di probabilità

Prove di Bernoulli

Distribuzione binomiale

Distribuzioni continue

Distribuzione uniforme

Forma della distribuzione normale

Campionamento da distribuzione normale

Teorema del limite centrale

Legge dei grandi numeri

Simulare il teorema del limite centrale

Se l’offerta di lavoro ti interessa, rivedi le statistiche descrittive prima del colloquio. In questo capitolo farai pratica con l’analisi esplorativa dei dati (EDA) usando i prezzi del gas naturale e i dati di un’indagine.

Statistiche descrittive

Misure di centralità

Misure di variabilità

Dati categorici

Analisi di un sondaggio

Codifica dei dati

Serie temporali

Oggetto di serie temporale

Pulire e gestire serie temporali

Analisi delle Componenti Principali

PCA - rotazione

PCA - riduzione della dimensionalità

Analisi esplorativa dei dati

Presentati al colloquio con sicurezza dopo aver ripassato gli intervalli di confidenza. Rivedremo il t-test, l’ANOVA e i test di normalità per prepararti a domande di programmazione basate sulla statistica.


Test di normalità

Test di Shapiro-Wilk

Q-Q plot

Inferenza su una media

Intervallo di confidenza

t-test a campione singolo

Confrontare due medie

t-test a due campioni

Test appaiato

ANOVA

Confrontare i gruppi

ANOVA per la crescita delle piante

Test statistici

Il tuo potenziale datore di lavoro intende verificare le tue competenze in R? Fatti trovare pronto e fai pratica prima con la valutazione dei modelli. In questo capitolo adatteremo e valuteremo modelli di regressione lineare e logistica usando vari insiemi di dati biomedici. Al termine, sarai pienamente pronto a rispondere a qualsiasi domanda che il selezionatore ti porrà!

Covarianza e correlazione

Covarianza a mano

Relazione lineare

Relazione non lineare

Modello di regressione lineare

Adattare modelli lineari

Previsioni con modelli lineari

Modello di regressione logistica

Stima di modelli logistici

Previsioni con modelli logistici

Valutazione del modello

Approccio del validation set

Valutazione della regressione

Valutazione della classificazione

Per concludere

Modelli di regressione

Natural Gas

Gold monthly

Parkinson's Data

Letter Recognition

Sei pronto per il colloquio di lavoro? Magari conosci ogni dettaglio dell’azienda dei tuoi sogni, ma hai fatto pratica con le classiche domande di statistica in R? Se no, ci pensiamo noi. In questo corso ti preparerai sugli argomenti statistici più frequenti: dalle distribuzioni ai test d’ipotesi, ai modelli di regressione e molto altro. Affinerai le tue abilità usando insiemi di dati come quelli sul morbo di Parkinson e sui prezzi del gas. Questo corso è volutamente più impegnativo di un tipico corso DataCamp, così quando arriverà il momento del colloquio sarai pronto ad affrontare con sicurezza qualsiasi domanda di statistica in R.

Intermediate R

Foundations of Inference in R

Foundations of Probability in R

In questo corso, preparati per argomenti statistici come distribuzioni, test ipotesi e modelli di regressione.

Esercitarsi con le domande di statistica per i colloqui in R

 In questo corso ti preparerai per gli argomenti statistici più comuni, dalle distribuzioni ai test di ipotesi, ai modelli di regressione e molto altro ancora. 

Funzioni di probabilità

Esercitarsi con le domande di statistica per i colloqui in R

esercizio interattivo pratico