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

데이터 과학, 기계 학습 및 인공 지능 은 현재 최고 수요일이며이 부문에서 미래도 밝습니다.
통계 는이 분야에서 학습을 시작하는 데 중요한 부분입니다.
통계에 사용되는 용어는 초보자에게는 이해하기 어렵고 이해하기 어렵 기 때문에 데이터 과학, 기계 학습, AI 분야의 초보자, 중급 또는 고급 수준의 사람들에게이 용어를 매우 쉬운 언어로 설명하기 위해 최선을 다했습니다.
여기서는 통계에 사용되는 많은 용어를 다음과 같이 다루었습니다.
& # 10020; 가설
& # 10020; 정량적 방법
& # 10020; 질적 방법
& # 10020; 독립 변수 및 종속 변수
& # 10020; 예측 변수 및 결과 변수
& # 10020; 범주 형 변수
& # 10020; 이진 변수
& # 10020; 공칭 변수
& # 10020; 서수 변수
& # 10020; 연속 변수
& # 10020; 구간 변수
& # 10020; 비율 변수
& # 10020; 이산 변수
& # 10020; 혼란스러운 변수
& # 10020; 측정 오류
& # 10020; 유효성과 신뢰성
& # 10020; 두 가지 데이터 수집 방법
& # 10020; 변형 유형
& # 10020; 비 체계적 변형
& # 10020; 체계적인 변화
& # 10020; 주파수 분포
& # 10020; 평균
& # 10020; 중앙값
& # 10020; 모드
& # 10020; 데이터 분포의 분산
& # 10020; 범위
& # 10020; 사 분위 간 범위
& # 10020; 사 분위수
& # 10020; 개연성
& # 10020; 표준 편차

이 분야에서 경력을 쌓으려면 위의 용어가 더 나은 직업 기회를 얻는 데 필수적입니다.
이 용어들은 책이나 인터넷에서 매우 자세하게 설명되어 있으며 사람들은 그 책을 많이 읽고 싶지 않고 몇 마디로 이해하고 싶어합니다. 또는 예를 들어, 제안을 보내 주시면 앱을 계속 개선하겠습니다.

기본적으로 데이터 과학은 –

데이터 중심 과학이라고도합니다. 구조화 (예 : 시트) 또는 비 구조화 (예 : 이미지, 비디오)와 같은 다양한 형식의 데이터에서 지식 또는 통찰력을 추출하는 과학적 방법, 프로세스, 알고리즘.