Eğitim İçeriği
Statistics & Olasılıksal Programming in Julia
Temel İstatistik
- Statistics
- Paketleme ile özeti Statistics
- Dağılımlar ve StatsBase paketi
- Tek degiskenli & çok değişkenli
- Momenter
- Olasılık fonksiyonları
- Örnekleme ve RNG
- Histogramlar
- En çok olabilirlik tahmini
- Ürün, kesilmiş ve sensor dağılımlar
- Dayanıklı istatistikler
- Korelasyon & kovaryans
DataFrames
(DataFrames paketi)
- Veri G/Ç
- Veri Çerçeveleri Oluşturma
- Data tippleri, kategorik ve eksik veriler dahil olmak üzere
- Sıralama & birleştirme
- Veriyi yeniden şekillendirme ve döndürme
Hipotez testleri
(HypothesisTests paketi)
- Hipotez testlerinin temel genel yapısı
- Ki-kare testi
- z-test ve t-test
- F-test
- Fisher eksak testi
- ANOVA
- Normallik testleri
- Kolmogorov-Smirnov testi
- Hotelling'in T-testi
Regresyon & Hayat Süreci Analizi
(GLM ve Survival paketleri)
- Doğrusal regresyon ve eksponansiyel aile için temel genel yapısı
- Doğrusal regresyon
- Genelleştirilmiş doğrusal modeller
- Lojistik regresyon
- Poisson regresyonu
- Gamma regresyonu
- Diğer GLM modelleri
- Hayat Süreci Analizi
- Olaylar
- Kaplan-Meier
- Nelson-Aalen
- Cox Orantılı Tehdit
Mesafeler
(Mesafe paketi)
- Bir mesafe nedir?
- Öklid
- Şehir bloğu
- Kosinüs
- Korelasyon
- Mahalanobis
- Hamming
- MAD
- RMS
- Ortalama Kare Sapma
Çok Değişkenli İstatistikler
(MultivariateStats, Lasso ve Loess paketleri)
- Tepeli regresyon
- Lasso regresyonu
- Loess
- Doğrusal Ayrıştırma Analizi
- Ana Bileşenler Analizi (PCA)
- Doğrusal PCA
- Yükleme PCA
- Olasılıksal PCA
- Bağımsız CA
- Ana Bileşen Regresyonu (PCR)
- Faktör Analizi
- Kanonik Korelasyon Analizi
- Çok Boyutlu Ölçekleme
Kümeleme
(Kümeleme paketi)
- K-ortalamalar
- K-medoidlar
- DBSCAN
- Hierarchik kümeleme
- Markov Kümeleme Algoritması
- Bulanık C-ortalamalar Kümeleme
Bayes Statistics ve Olasılıksal Programming
(Turing paketi)
- Markov Zinciri Model Carlo
- Hamiltonian Montel Carlo
- Gauss Karma Modelleri
- Bayes Doğrusal Regresyonu
- Bayesian Eksponansiyel Aile Regresyonu
- Bayesian Neural Networks
- Gizli Markov Modelleri
- Parçacık Filtreleme
- Varyasyonel Talo
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
Bu kurs, veri bilimi ve istatistik alanında deneyim sahibi kişiler içindir.
Danışanlarımızın Yorumları (5)
Egzersiz ve gösterimle değişim.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Eğitim - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Yapay Zeka Çevirisi
bilgilendirici ve faydalıydı
Brenton - Lotterywest
Eğitim - Building Web Applications in R with Shiny
Yapay Zeka Çevirisi
Eğitimin konusuyla ilgili birçok örnek ve alıştırma.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Eğitim - Advanced R Programming
Yapay Zeka Çevirisi
eğitmen sabırlıydı ve herkesin konuları anlamadığından emin olmak için acele etmedi, dersler katılmaya eğlenceliydi
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Eğitim - Statistical Analysis using SPSS
Yapay Zeka Çevirisi
1. Gün ve 2. Gün için benim için gerçekten kolaydı ve bu deneyimi çok enjoyment geçirdim.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Eğitim - R Fundamentals
Yapay Zeka Çevirisi