课程链接: https://www.udemy.com/course/with-python-correlations-association-hypothesis-testing/
在数据科学的世界里,理解变量之间的关系是进行有效分析和建模的关键。Udemy上的《Correlations, Association & Hypothesis Testing (with Python)》课程正是帮助你掌握这些核心技能的绝佳选择。该课程由经验丰富的数据科学家设计,特别适合初级到中级数据分析师,甚至是更有经验的专业人士,想要巩固和提升对变量关联与假设检验的理解。课程内容丰富,分为三个主要部分:首先,学习如何评估和量化数值变量之间的关联;其次,探讨类别变量之间的关系;最后,覆盖数值与类别变量之间的相关性分析。每个部分都配备了实操环节,利用Python实现各种统计指标和假设检验,如相关系数、t检验、卡方检验、ANOVA等。课程还融入了测验,帮助学员巩固所学知识。无论你是数据分析的新手还是希望深化理解的专家,这门课程都能提供坚实的理论基础和实用技能,让你在实际项目中游刃有余。学习完毕后,你将能够准确判断何时应用不同的统计检验,以及如何正确解释结果,为你的数据分析工作提供有力支持。推荐指数:★★★★★,让我们一起用Python解锁数据背后的秘密吧!
课程链接: https://www.udemy.com/course/with-python-correlations-association-hypothesis-testing/