**有兴趣学习数据科学，但理解统计和编码要求? 本研讨会将为您提供一个范例，告诉您如何自信地学习理解和实践数据科学所需的基本统计和编码技能. 特别是, 您将学习以下重要概念:** * **Statistics: A/B测试, 假设检验, 假定值, 排列, 和排列测试.*** **编码:变量、循环和函数.** **我们从讨论什么是A/B测试开始?以及“为什么我们要使用A/B测试。?，然后是数据科学中的几个A/B测试的例子. 然后，我们回答了“A/B测试是如何完成的”这个主要问题?，并详细解释了a /B测试过程中涉及的步骤(使用教学动画来说明这些步骤)。.* * * *, 我们引入了排列和排列检验作为a /B检验的假设检验部分的一种好方法. 我们详细解释了排列测试的过程, 使用教学动画来说明所涉及的步骤.** **在此过程中, 我们为假设检验和相关的统计概念提供直观的解释. 特别地，我们为p值提供了一个清晰的图形/视觉解释.** **最后，我们将展示如何使用Python和R.** **这是一个入门级的网络研讨会，适合任何有兴趣学习数据科学的人. 你不需要编码或统计方面的经验或背景.** **为这个免费的数据科学网络研讨会保留你的位置吧.****报名参加本次网络研讨会链接➡️****http://nycdatascience.变焦.us/webinar/register/WN_7Q_c2SnMTtqA4oX9ZkqQ6g** **关于NYC数据科学学院** **NYC数据科学学院提供数据科学培训项目和课程，为所有行业的数据科学专业人员提供就业机会.** **纽约市数据科学学院教授数据科学, 培训公司及其员工，让他们更好地从数据中获利, 擅长大数据项目咨询, 并将bob足球彩票有素的数据科学家与我们的行业联系起来. 到目前为止，我们已经毕业了5000多名学生!** **加入我们的互动远程学习bob足球彩票营, 为你的数据科学事业的下一步做好准备! ([http://27h.razqjx.com/data-science-Bootcamps营/] (http://27h.razqjx.com/data-science-Bootcamps营/)) * * 

**免费课程演示:数据科学入门指南****请加入我们的入门课程演示，包括由纽约市数据科学学院讲师张泽宇(Zeyu Zhang)讲授的数据科学入门指南. 本课程演示将讨论数据科学工具和资源的基础知识，您可以在首次介绍自己的数据科学时使用.** **既包括想要扩展数据工具包的程序员，也包括没有任何编码经验的非程序员, 诚邀参加. 充分利用这堂课的动手操作部分, 建议学生使用Python 3安装Anaconda.7.** **周二加入我们, 美国东部时间4月19日下午5-6点, 来了解一下数据科学世界是什么样的. 本环节还将简要介绍纽约市数据科学学院, 包括数据科学bob足球彩票营和其他课程.****会发生什么:****在info会话的第一部分, 我们将为您概述是什么让纽约市数据科学学院与众不同. 您将学习如何为bob足球彩票营做准备，学习什么，以及申请过程.****信息会如下:****5:00 - 5:10 pm NYC数据科学学院简介和我们做什么****5:10 - 5:45 pm Data Science Tools with Zeyu Zhang****5:45 - 6:00 pm Q&A和Mingling** **关于Zeyu Zhang:** **Zeyu获得了他的硕士学位在纽约大学电气工程. 在面向对象编程方面有很强的背景，对机器学习算法有扎实的理解, 他帮助虚拟和物理机器发展. 泽宇为自己是一个多才多艺的专业人士而感到自豪，因为他擅长解决需要多种技能的问题, 包括Python, C++, R, SQL, C#, HTML / CSS, 或JavaScript. 在他的休闲, 自从他短暂的业余篮球生涯退役后，他喜欢游泳以保持活跃.** **关于NYC数据科学学院** **NYC数据科学学院提供数据科学培训项目和课程，为所有行业的数据科学专业人员提供就业机会.** **纽约市数据科学学院教授数据科学, 培训公司及其员工，让他们更好地从数据中获利, 擅长大数据项目咨询, 并将bob足球彩票有素的数据科学家与我们的行业联系起来. 到目前为止，我们已经毕业了5000多名学生!** **加入我们的互动远程学习bob足球彩票营, 为你的数据科学事业的下一步做好准备! ([http://27h.razqjx.com/data-science-Bootcamps营/] (http://27h.razqjx.com/data-science-Bootcamps营/)) * * 

本课程共35小时，旨在全面介绍R. 你将学习如何加载, 保存, 以及如何转换数据以及如何编写函数, 生成图表, 用数据拟合基本的统计模型. 除了理论框架，您将学习数据分析的过程, 本课程侧重于数据分析和可视化所需的实用工具. 在课程结束时, 你将掌握处理的基本技能, 处理和分析各种类型的数据, 创建先进的可视化, 生成报告, 记录你的代码.

本课程是使用Python编程语言对数据科学的全面介绍. 这门课程的目标人群是那些有一些编程基础知识并希望将其提升到下一个水平的人. 它介绍了如何在Python中使用不同的数据结构，并涵盖了最流行的数据分析和可视化模块, 包括numpy, scipy, 熊猫, matplotlib, 和seaborn. 我们使用Ipython笔记本来演示代码的结果，并在整个课程中交互式地更改代码.

这门20小时的机器学习与Python课程涵盖了机器学习的所有基本方法和Python模块(特别是Scikit-Learn)的实现. The five sessions cover: simple 和 multiple Linear regressions; classification methods including logistic regression, 判别分析和朴素贝叶斯, support vector machines (SVMs) 和 tree based methods; cross-validation 和 feature selection; regularization; principal component analysis (PCA) 和 clustering algorithms. 成功完成本课程后, 你将能够解释机器学习算法的原理，并实现这些方法来分析复杂的数据集，并在Python中进行预测.

这是一个计算机知识的人没有编程背景谁希望学习基本的Python编程. 这门课程的目标是那些想要学习“数据争论”的人——操纵下载的文件，使其易于分析. 我们专注于语言基础，如列表和字符串操作, 控制结构, 简单的数据分析包, 介绍了从网络上下载数据的模块.