Statistics Learning for Data Science - vital terms APK

Hypothesis explained more including
Types of Hypothesis :
Null hypothesis
Alternate hypothesis

如今，数据科学，机器学习和人工智能的需求量很大，而且该细分市场的未来也一片光明。
统计是开始在该领域学习的关键部分。
统计学中使用的术语对于初学者来说非常陌生且难以理解，因此我们尽力为数据科学，机器学习，人工智能领域的新手，中级或高级人员提供了非常轻松的语言来解释这些术语。
在这里，我们涵盖了统计中使用的许多术语，例如-
＆＃10020;假设
＆＃10020;定量方法
＆＃10020;定性方法
＆＃10020;独立和因变量
＆＃10020;预测变量和结果变量
＆＃10020;分类变量
＆＃10020;二进制变量
＆＃10020;标称变量
＆＃10020;有序变量
＆＃10020;连续变量
＆＃10020;区间变量
＆＃10020;比例变量
＆＃10020;离散变量
＆＃10020;混杂变量
＆＃10020;测量误差
＆＃10020;有效性和可靠性
＆＃10020;两种数据收集方法
＆＃10020;变化类型
＆＃10020;非系统的变化
＆＃10020;系统变化
＆＃10020;频率分布
＆＃10020;均值
＆＃10020;中位数
＆＃10020;模式
＆＃10020;分散数据
＆＃10020;范围
＆＃10020;四分位间距
＆＃10020;四分位数
＆＃10020;可能性
＆＃10020;标准偏差

如果您打算在该领域发展事业，那么上述条件对于您获得更好的工作机会至关重要。
这些术语在书中或在互联网上有很多详细的解释，人们不喜欢阅读太多，他们想用几句话来理解事物，如果您想要更多的细节，这就是我们在此处尝试的示例或示例，请给我们您的建议，我们将继续改进我们的应用程序。

基本上，数据科学是–

也称为数据驱动科学。科学的方法，过程，算法，可从不同格式的数据（例如结构化（例如工作表）或非结构化（例如图像，视频））中提取知识或见解。