Informações sobre o curso

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Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível iniciante

S​ome experience with Data Science using the PyData Stack of NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn.

Knowledge of Jupyter Notebooks will be beneficial.

Aprox. 13 horas para completar
Inglês

O que você vai aprender

  • The basics of Probability, Bayesian statistics, modeling and inference.

  • You will also get a hands-on introduction to using Python for computational statistics using Scikit-learn, SciPy and Numpy.

Habilidades que você terá

  • Bayesian Inference
  • visualization
  • Python Programming
  • Scipy
  • Statistics
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível iniciante

S​ome experience with Data Science using the PyData Stack of NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn.

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Aprox. 13 horas para completar
Inglês

Instrutores

oferecido por

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Databricks

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

21 minutos para concluir

Environment Setup

21 minutos para concluir
4 vídeos (Total 11 mín.), 1 leitura
Semana
2

Semana 2

6 horas para concluir

Introduction to the Fundamentals of Probability

6 horas para concluir
17 vídeos (Total 119 mín.), 7 leituras, 12 testes
Semana
3

Semana 3

4 horas para concluir

A Hands-On Introduction to Common Distributions

4 horas para concluir
12 vídeos (Total 49 mín.), 2 leituras, 2 testes
Semana
4

Semana 4

3 horas para concluir

Sampling Algorithms

3 horas para concluir
6 vídeos (Total 32 mín.), 2 leituras, 3 testes

Sobre Programa de cursos integrados Introduction to Computational Statistics for Data Scientists

Introduction to Computational Statistics for Data Scientists

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.