Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Statistics és valószínűségi Programming in Julia
Alapstatisztika
- Statistics
- Összegzés Statistics a statisztikai csomaggal
- Distributions & StatsBase csomag
- Egyváltozós és többváltozós
- Pillanatok
- Valószínűségi függvények
- Mintavétel és RNG
- Hisztogramok
- Maximális valószínűség becslés
- Termék, szünet és cenzúrázott terjesztés
- Robusztus statisztika
- Korreláció és kovariancia
DataFrames
(DataFrames csomag)
- Adat I/O
- Adatkeretek létrehozása
- Adattípusok, beleértve a kategorikus és hiányzó adatokat
- Válogatás és csatlakozás
- Adatok átalakítása és elforgatása
Hipotézisvizsgálat
(HypothesisTests csomag)
- A hipotézisvizsgálat elvi vázlata
- Khi-négyzet teszt
- z-próba és t-próba
- F-teszt
- Fisher pontos teszt
- ANOVA
- Normalitási tesztek
- Kolmogorov-Smirnov teszt
- Hotelling T-tesztje
Regressziós és túlélési elemzés
(GLM és túlélési csomagok)
- A lineáris regresszió és az exponenciális család elvi vázlata
- Lineáris regresszió
- Általánosított lineáris modellek
- Logisztikai regresszió
- Poisson-regresszió
- Gamma regresszió
- Egyéb GLM modellek
- Túlélési elemzés
- Események
- Kaplan-Meier
- Nelson-Aalen
- Cox arányos veszély
Távolságok
(Távolságok csomag)
- Mi a távolság?
- euklideszi
- Várostömb
- Koszinusz
- Korreláció
- Mahalanobis
- Hamming
- ŐRÜLT
- RMS
- Átlagos négyzetes eltérés
Többváltozós statisztika
(MultivariateStats, Lasso és Loess csomagok)
- Ridge regresszió
- Lasszó regresszió
- Lösz
- Lineáris diszkriminancia analízis
- Főkomponens-elemzés (PCA)
- Lineáris PCA
- Kernel PCA
- Valószínűségi PCA
- Független CA
- Főkomponens regresszió (PCR)
- Tényezőelemzés
- Kanonikus korrelációelemzés
- Többdimenziós méretezés
Klaszterezés
(Cluster csomag)
- K- jelenti
- K-medoidok
- DBSCAN
- Hierarchikus klaszterezés
- Markov klaszter algoritmus
- A fuzzy C klaszterezést jelent
Bayesi Statistics és valószínűségi Programming
(Turing csomag)
- Markov lánc modell Carlo
- Hamiltoni Montel Carlo
- Gauss-féle keverékmodellek
- Bayes-féle lineáris regresszió
- Bayesi exponenciális családi regresszió
- bayesi Neural Networks
- Rejtett Markov modellek
- Részecskeszűrés
- Variációs következtetés
Követelmények
Ez a kurzus azoknak szól, akik már rendelkeznek adattudományi és statisztikai háttérrel.
21 Órák
Vélemények (5)
Variáció gyakorlatokkal és bemutatással.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Kurzus - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Gépi fordítás
the trainer had patience, and was eager to make sure we all understood the topics, the classes were fun to attend
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Kurzus - Statistical Analysis using SPSS
Day 1 and Day 2 were really straight forward for me and really enjoyed that experience.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Kurzus - R Fundamentals
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Kurzus - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Michael the trainer is very knowledgeable and skillful about the subject of Big Data and R. He is very flexible and quickly customize the training meeting clients' need. He is also very capable to solve technical and subject matter problems on the go. Fantastic and professional training!.
