Want to increase your odds of acing your job interview? If so, brush up on your knowledge of probability theory. In this chapter, we'll roll dice and shoot baskets to explain probabilities using real-life examples.

Discrete distributions

Probability functions

Bernoulli trials

Binomial distribution

Continuous distributions

Uniform distribution

Shape of normal distribution

Sample from normal distribution

Central limit theorem

Law of large numbers

Simulating central limit theorem

Probability Distributions

If the job description appeals to you review descriptive statistics before the interview. In this chapter, you will practice exploratory data analysis (EDA) using natural gas prices and data from a survey analysis.

Descriptive statistics

Centrality measures

Variability measures

Categorical data

Survey analysis

Data encoding

Time series

Time series object

Wrangling time series

Principal Component Analysis

PCA - rotation

PCA - dimension reduction

Exploratory Data Analysis

March confidently into your job interview after reviewing confidence intervals. We'll review the t-test, ANOVA, and normality tests to prepare you for statistics-based coding questions.


Normallik testleri

Shapiro-Wilk testi

Q-Q grafiği

Bir ortalama için çıkarım

Güven aralığı

Tek örneklem t-testi

İki ortalamayı karşılaştırma

İki örneklemli t-testi

Eşleştirilmiş test

ANOVA

Grupları karşılaştırma

Bitki büyümesi için ANOVA

Statistical Tests

Is your potential employer planning to test your R skills? Make sure you’re prepared and practice model evaluation beforehand. In this chapter, we will fit and evaluate linear and logistic regression models using various biomedical datasets. By the end of this chapter, you’ll be fully prepared to answer any question the interviewer throws your way!

Covariance and correlation

Covariance by hand

Linear relationship

Nonlinear relationship

Linear regression model

Fitting linear models

Predicting with linear models

Logistic regression model

Fitting logistic models

Predicting with logistic models

Model evaluation

Validation set approach

Regression evaluation

Classification evaluation

Wrapping up

Regression Models

Natural Gas

Gold monthly

Parkinson's Data

Letter Recognition

Mülakata hazır mısın? Hedef şirketin hakkında her şeyi biliyor olabilirsin, ama klasik R istatistik mülakat sorularını pratik ettin mi? Etmediysen, biz buradayız. Bu kursta, dağılımlardan hipotez testlerine, regresyon modellere ve daha fazlasına kadar en sık sorulan istatistik konularına hazırlanacaksın. Parkinson hastalığı verileri ve gaz fiyatları gibi veri kümeleriyle pratik yaparak becerilerini geliştireceksin. Bu kurs, mülakat zamanına geldiğinde R’deki herhangi bir istatistik sorusunu özgüvenle çözebilmen için, tipik bir DataCamp kursundan bilerek daha zorlu tasarlandı.

Intermediate R

Foundations of Inference in R

Foundations of Probability in R

Bu kursta, dağılımlardan hipotez testlerine, regresyon modellerine kadar sık konuları öğreneceksiniz.

R ile İstatistik Mülakat Soruları Pratiği

 Bu kursta, dağılımlardan hipotez testine, regresyon modellerine ve çok daha fazlasına kadar en sık işlenen istatistik konularına hazırlanacaksınız. 

Q-Q grafiği

R ile İstatistik Mülakat Soruları Pratiği

Uygulamalı interaktif egzersiz