《Python全系列》
本次更新内容为Python第十五阶段：数据分析理论和实战
数据分析将会作为一门通识技能，进入越来越多的不同工作岗位中。掌握数据分析的程序员，一方面可以提升自己相应的业务能力，另一方面也可以让自己建立一种data-driven的视角，去思考各种问题。
Python是数据专业人士使用广泛的编程语言，并且正在抛弃其传统的竞争对手R。我们增加数据分析是为了让学员就业的面更加广泛。
第2章：统计学基础 |
01_统计学的介绍 |
02_个体、变量、变异的概念 |
03_变量类型 |
04_总体、样本、抽样的概念 |
05_统计量、总体参数与抽样误差 |
06_概率、频率与小概率事件 |
07_统计研究的步骤 |
08_统计描述基本概要 |
09_集中趋势描述指标 |
10_集中趋势案例 |
11_离散趋势描述指标 |
12_分类变量描述指标 |
13_相对数的注意事项 |
14_频率图的特性 |
15_正态分布的了解 |
16_二项分布的了解 |
17_统计推断、抽样误差与标准误 |
18_t分布 |
19_推断方法 |
20_假设检验介绍 |
21_小概率事件与假设检验思想 |
22_假设检测的步骤 |
23_一类错误、二类错误与检验效能 |
24_假设检验的注意事项 |
25_单样本t检验 |
26_两样本t检验 |
27_卡方检验 |
另附各章节课程资料
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