课程主页: https://www.udemy.com/course/with-python-correlations-association-hypothesis-testing/
在数据科学和统计分析的世界中，理解变量之间的关系至关重要。今天，我想向大家推荐一门非常实用的Udemy课程：**《相关性、关联性与假设检验（使用Python）》**。
### 课程概述
这门课程深入探索和评估变量/特征之间的关联强度，这在统计分析和机器学习中扮演着基础的角色。课程中的所有应用均使用Python实现，适合初学者和有经验的数据科学家。课程的内容设计考虑到了许多数据科学项目的实际需求，帮助我们更好地理解变量之间的关系与假设检验。
### 课程结构
课程分为三个主要部分：
1. **数值变量之间的关联评估与量化**：学习如何评估两个数值变量之间的关系。
2. **分类变量之间的关联评估**：分析分类变量之间的关系。
3. **数值与分类变量之间的关联评估**：探索这两种类型变量之间的交互影响。
每个部分都讨论了与变量关联相关的统计指标，并建立统计假设检验，以测量这些关联的强度。
### 实践与测验
课程中穿插了大量的实践环节，让学员们能够亲自实现所学的方法，并使用真实数据集进行各种假设检验。此外，每个部分的最后都有测验，帮助巩固所学的核心概念。
### 学习收获
完成这门课程后，你将对协方差、相关性、t检验、卡方检验、方差分析、F检验等有清晰且连贯的理解。你将知道在何时使用这些检验，并确保满足潜在假设条件。
### 推荐理由
无论你是初级分析师还是经验丰富的数据科学家，这门课程都能帮助你打下坚实的基础，或是重新审视和提高对变量关联性评估的理解。对于希望在数据分析领域发展的朋友们，这是一个极好的学习机会。
### 总结
如果你希望在统计分析和机器学习领域提升自己的技能，这门**《相关性、关联性与假设检验（使用Python）》**课程绝对值得一试！
快来加入这个学习之旅，把你的数据分析能力提升到一个新的高度吧！
课程主页: https://www.udemy.com/course/with-python-correlations-association-hypothesis-testing/