Statistics Learning for Data Science - vital terms APK

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

データサイエンス、機械学習、人工知能は現在、トップデマンドの日であり、このセグメントの将来も明るいです。
統計は、この分野で学習を開始するための重要な部分です。
統計で使用される用語は非常に奇妙であり、初心者には理解しにくいため、データサイエンス、機械学習、AI分野の初心者、中級、または上級レベルのユーザー向けに、これらの用語を非常に簡単な言語で説明するように最善を尽くしました。
ここでは、統計で使用される次のような多くの用語を取り上げました。
＆＃10020;仮説
＆＃10020;定量的な方法
＆＃10020;定性的方法
＆＃10020;独立変数と従属変数
＆＃10020;予測変数と結果変数
＆＃10020;カテゴリー変数
＆＃10020;バイナリ変数
＆＃10020;公称変数
＆＃10020;順序変数
＆＃10020;連続変数
＆＃10020;間隔変数
＆＃10020;比率変数
＆＃10020;離散変数
＆＃10020;交絡変数
＆＃10020;測定誤差
＆＃10020;妥当性と信頼性
＆＃10020;データ収集の2つの方法
＆＃10020;バリエーションの種類
＆＃10020;非系統的変動
＆＃10020;系統的変動
＆＃10020;頻度分布
＆＃10020;平均
＆＃10020;中央値
＆＃10020;モード
＆＃10020;データの分散における分散
＆＃10020;範囲
＆＃10020;四分位範囲
＆＃10020;四分位数
＆＃10020;確率
＆＃10020;標準偏差

この分野でキャリアを構築する場合、上記の用語は、より良い仕事の機会を得るために不可欠です。
これらの用語は本やインターネットで非常に詳細に説明されており、人々はあまり読みたくないので、少数の言葉で物事を理解したいと思っています。または例、私たちにあなたの提案を与えてください、私たちはアプリを改善していきます。

基本的にデータサイエンスは–

データ駆動型科学とも呼ばれます。構造化（シートなど）または非構造化（画像、ビデオなど）のさまざまな形式のデータから知識や洞察を抽出する科学的手法、プロセス、アルゴリズム。