الإحصاء التطبيقي واختبار A/B باستخدام Python

يعاني العديد من محترفي البيانات الذين تعلموا ذاتيًا من الصرامة الرياضية الأساسية المطلوبة للتحليل بثقة. تسد هذه الدورة فجوة المعرفة هذه من خلال تحويلك من متعلم يركز على الكود إلى ممارس بيانات سليم إحصائيًا. ستتعلم تصميم التجارب، والتحقق من صحة الفرضيات، واستخلاص استنتاجات قوية باستخدام Python. ما ستتعلمه: • فهم المصطلحات الإحصائية الأساسية، وتوزيعات الاحتمالات، والمفاهيم الأساسية. • تصميم وتقييم اختبارات A/B لقياس التأثير الفعلي لقرارات العمل. • تطبيق الاستدلال الإحصائي واختبار الفرضيات على مجموعات البيانات العملية. • حساب أحجام العينات، والقوة الإحصائية، وفترات الثقة لضمان نتائج موثوقة. • كتابة كود Python نظيف وقابل للتكرار باستخدام مكتبات إطارات البيانات الحديثة والبيئات الافتراضية. • التعرف على المزالق والتحيزات التحليلية الشائعة وتجنبها في التصميم التجريبي. تبدأ المنهجية بالمصطلحات الأساسية ومفاهيم الاحتمالات التأسيسية قبل الانتقال إلى الاستدلال العملي والتصميم التجريبي. ستقرأ شروحات واضحة وتعمل من خلال مقتطفات كود Python مكتوبة تعزز فهمك لكيفية تطبيق الإحصاء على البيانات الحقيقية. تم تصميم هذه الدورة خصيصًا للمبتدئين والمحللين الذين تعلموا ذاتيًا، ولا تتطلب أي خلفية رياضية متقدمة مسبقة. ابدأ في بناء حدسك الإحصائي اليوم وتخلص من التخمين في تحليل البيانات الخاص بك.