🚨ثريد | لا تطارد جاذبية أحدث الخوارزميات والذكاء الاصطناعي فحسب، بل خذ الوقت الكافي لتعلم الأساسيات .
👑في علم البيانات، الأشياء "المملة 😒" هي التي تسمح لك بالقيام بالأشياء
🤩 "المثيرة"
#تحليل
👑في علم البيانات، الأشياء "المملة 😒" هي التي تسمح لك بالقيام بالأشياء
🤩 "المثيرة"
#تحليل
1. اختبار- ت [T test]
2. القيمة بي [P value]
3. فترة الثقة [Confidence Interval]
4. اختبار الفرضيات [Hypothesis Testing]
2. القيمة بي [P value]
3. فترة الثقة [Confidence Interval]
4. اختبار الفرضيات [Hypothesis Testing]
5. الانحراف المعياري، التباين، الخطأ المعياري [Standard Deviation, Variance, Standard Error]
6. نظرية الحد المركزية [Central Limit Theorem]
7. نظرية بايز [Bayes Theorem]
8. المعاينة، العينات العشوائية، طبقية، الجيل [Sampling - Random, Stratified, Cohort]
6. نظرية الحد المركزية [Central Limit Theorem]
7. نظرية بايز [Bayes Theorem]
8. المعاينة، العينات العشوائية، طبقية، الجيل [Sampling - Random, Stratified, Cohort]
9. تحليل القوى [Power Analysis]
10. تحديد حجم العينة [Sample Size Determination]
11. نمذجة وافتراضات الانحدار [Regression Modeling and Assumptions]
12. الوسط الحسابي، الوسيط، المنوال، [Mean, Median, Mode]
13. أخطاء من نوع 1 ونوع 2 [Type 1 & Type 2 Errors]
10. تحديد حجم العينة [Sample Size Determination]
11. نمذجة وافتراضات الانحدار [Regression Modeling and Assumptions]
12. الوسط الحسابي، الوسيط، المنوال، [Mean, Median, Mode]
13. أخطاء من نوع 1 ونوع 2 [Type 1 & Type 2 Errors]
👑اذا تمعنت في سير الناجحين في علم البيانات، ستكتشف ان المشترك بينهم اتقانهم لأساسيات علم الإحصاء.
جاري تحميل الاقتراحات...