Grunnkurs i matematikk og statistikk – eLearning
4.950,00 NOK
- 3 hours
Bygg en sterk analytisk tankegang med kurset Maths & Statistics Foundation Training, utviklet for å gjøre grunnleggende matematiske og statistiske konsepter enklere å forstå og bruke i praksis. Dette kurset hjelper deg å bli trygg på å jobbe med data ved å mestre sentrale temaer som beskrivende statistikk, sannsynlighet, fordelinger og grunnleggende matematiske teknikker som brukes i analyse og datadrevne beslutningsprosesser.
Nøkkelfunksjoner
Språk
Kurs og materiell på engelsk
Nivå
Nybegynner - Middels nivå
Tilgang
1 års tilgang til læringsplattformen
3 timer med videoer på forespørsel
med over 10 timers anbefalt studietid
18 veiledede praktiske øvelser
4 automatisk vurderte prøver
33 repetisjonsquizer
1 Omfattende oppgaver
Sertifikat
Sertifikat for fullført program inkludert
Læringsutbytte
Ved slutten av dette kurset vil du kunne forstå:
Grunnleggende
Begynn med grunnleggende begreper som gjennomsnitt, median og typetall, og utforsk hvordan skalering og forskyvning påvirker data.
Regresjon
Få en forståelse av regresjonsanalyse og konseptet Root Mean Square Error (RMSE).
Data science
Oppdag hvordan matematikk og statistikk brukes innen datavitenskap, maskinlæring og forretningsanalyse.
ANOVA
Bli kjent med variansanalyse (ANOVA) og dens praktiske anvendelser.
Hypotese
Lær prinsippene for hypotesetesting, inkludert t-test og t-fordeling.
Kursplan
Beskrivende statistikk
Leksjon 01
- Gjennomsnitt, median, typetall
- Gjennomsnitt vs median
- Skjevhet
- Øvingsoppgaver i skjevhet
- Løsning for skjevhet
- Variasjonsbredde og kvartilbredde
- Utvalg vs. populasjon
- Varians og standardavvik
- Effekten av skalering og forskyvning
- Statistiske momenter
Distribusjon
Leksjon 02
- Hva er en distribusjon?
- Normalfordeling
- Z-skårer
- Oppgave – normalfordeling
- Løsning – normalfordeling
Sannsynlighetsteori
Leksjon 03
- Sannsynlighetslære og grunnleggende konsepter
- Regler for addisjon og multiplikasjon med oppgaver og løsninger
- Bayes’ teorem og praktiske eksempler
- Forventningsverdi med øvingsoppgaver
- Lov om store talls lov
- Sentralgrenseteoremet (teori, intuisjon, utfordringer og oppgaver)
- Binomiske og Poisson-fordelinger
- Sannsynlighet i virkelige situasjoner
Hypotesetesting
Leksjon 04
- Introduksjon til hypotesetesting og dens rolle i datavitenskap
- Forståelse av hypoteser, signifikansnivå og p-verdier
- Type I- og Type II-feil
- Konfidensintervaller og feilmargin
- Utvalgsstørrelsesberegning og statistisk styrke
- Trinn for å gjennomføre hypotesetesting
- Øvingsoppgave og løsning
- T-test og T-fordeling
- Proporsjonstesting
- Viktige sammenhenger mellom P- og Z-verdier
Regresjon
Leksjon 05
- Innføring i regresjonsanalyse
- Lineær regresjon og korrelasjonskoeffisient
- Oppgaver og løsninger om korrelasjon og regresjon
- Residualer, MSE og MAE med øvingsoppgaver
- Forklaringsgrad (R²)
- Root Mean Square Error (RMSE) med oppgaver og løsninger
- Begreper i multippel lineær regresjon
Avansert regresjon og ML-algoritmer
Leksjon 06
- Multippel lineær regresjon
- Polynom- og logistisk regresjon
- Beslutningstrær og regresjonstrær
- Tilfeldige skoger
- Overtilpasning og problemer med modellens ytelse
- Strategier for håndtering av manglende data implementerer tverrgående hensyn i applikasjonen eller programmet ditt.
- implementer aspektorientering for å unngå tverrgående bekymringer
ANOVA
Leksjon 07
- Grunnleggende om ANOVA og viktige forutsetninger
- Enveis ANOVA
- F-fordeling
- Toveis ANOVA (kvadratsum)
- F-ratio og tolkning av resultater
Hvem bør melde seg på dette programmet?
Ambisiøse dataforskere og dataanalytikere
Programvareingeniører som går over i data-/AI-roller
Forretnings- og finansfagfolk som jobber med data
Alle som ønsker å forbedre ferdighetene sine i tolkning av data og kvantitativ tenkning
Forutsetninger
Det kreves ingen avansert bakgrunn i matematikk. Likevel vil det være en fordel for deltakerne å ha:
- Grunnleggende matematikk på videregåendenivå (algebra og aritmetikk)
- Kjennskap til grunnleggende datakonsepter i hverdagen (diagrammer, gjennomsnitt, prosenter)
- Grunnleggende datakunnskap
- Ingen tidligere erfaring med statistikk, programmering eller datavitenskap er nødvendig.
Uttalelser
Lisensiering og akkreditering
Dette kurset tilbys i henhold til Partnerprogramavtalen og er i samsvar med kravene i Lisensavtalen
Likestillingspolicy
Kandidater oppfordres til å ta kontakt med AVC for veiledning og støtte gjennom hele tilretteleggingsprosessen.
Ofte stilte spørsmål
Trenger du bedriftsløsninger eller LMS-integrasjon?
Fant du ikke kurset eller programmet som ville være passende for din bedrift? Trenger du LMS-integrasjon? Ta kontakt med oss! Vi er agile og løser alt!