购买须知

1. 录播课视频禁止和他人共享。一经发现，安智教育有权停止该学员的上课资格，并且学员需赔偿安智教育的损失。

2. 大学补习录播课的观看有效期到相应学期的期末考试结束为止。

3. 录播课购买后学员会被拉进VIP群，由老师在群里为学生答疑。每周会答疑一次以上。如果学生问题太长，请与小助手联系与老师约一对一课程。

4. 安智教育已为录播课系列课程提供了第一节的免费试听，所以购买后不接受退款。

内容目录：

 Week1: 详细介绍Data1001的课程结构并让同学们知道data scientist的日常工作有哪些，Week1的重要知识点有Controlled Experiment(对照试验）以及Observational Studies（观察性研究）

Week2: 数据中的variable type有许多种，本节课的重点在于帮助同学们了解Qualitative variable和Quantitative variable的区别以及数据可视化的重要性。

Week3:不管是做Project还是最后的Final考试，Numerical summary中的知识点Centre（mean与median），Spread（Standard deviation以及什么是IQR）永远是最重要的最后是对于Data Wrangling（数据整理）的详细介绍。

Week4:相信大家在以前已经接触过Normal Curve，但是在Data science里，Normal curve跟以往的有什么不同，（考点！如何用Area under the curve去算事件发生的概率？）本章将为同学详细介绍。

Week5：本节课将具体介绍 Scatter plot与Correlation，如何从Scatter Plot来看两个numerical variables之间的关系。6种常见的Correlation错误概念也会被一一介绍，帮助同学们避免踩雷。

Week6：Residual Plot是什么? 怎么读Residual Plot? 它又能给我们带来怎样的信息帮助我们完成Linear regression test？本节课会介绍并针对Project中的做题步骤为大家带来详细的总结。

Week7：这节课的重点在于帮助同学们了解Chance 常在Final考试中出现的概念：Conditional Probability，Multiplication/Addition Rule，如何判断两个事件的发生是dependence 还是 independence。最后针对Binomial Formula做详细的介绍并过一遍例题。

Week8：Box Model的概念十分重要，跟未来四周的课程都是紧密相关的，本周的重点在于帮大家介绍Box Model的概念并且梳理Expect Value和Standard error。最后会对CLT(Centre limit therm）做一个详细的介绍。

Week9：在今天的课程里同学们将会学到怎么样去做一个标准规范的问卷调查从而拿到理想的data。Chance error是什么？Confidence Interval又要如何确定？本节课将一一具体介绍带大家掌握DATA1001 Final必考内容。

Week10: 来到了最后一个Model相信大家已经对Data science这门课有了一个大致轮廓，本节课的侧重点在于带大家接触Hypothesis testing，了解他的框架以及如何通过P value去判断Hypothesize testing的最终结论。

Week11：相信大家通过Week8的内容已经了解了什么是Box model，今天我们将具体看到Box model在Hypothesis testing中的应用，最后我们会具体学习 T-test以及对比它与Z-test的区别。

Week12：今天我们首先学习2 sample T-test，由于Assumptions不一样我们需要学会如何对其做一系列的checking，第二个部分是Chi-square test，详细介绍其两个最重要的应用Goodness of fit以及Test For independence。最后带大家了解Regression test也就是通过hypothesis判断两个variable之间的关系。