Gratulacje!

Symulacje Monte Carlo w Pythonie

Izzy Weber

Curriculum Manager, DataCamp

Czego się nauczyliśmy

• Czym są symulacje Monte Carlo i dlaczego są przydatne
• Próbkowanie z rozkładów prawdopodobieństwa jako podstawa symulacji Monte Carlo
• Kroki przeprowadzania symulacji Monte Carlo
• Jak dalej oceniać i interpretować wyniki symulacji

Wskazówki do dalszej nauki

1. Pogłęb wiedzę ze statystyki
   • Ścieżka umiejętności DataCamp: Statistics Fundamentals with Python
2. Rozwiń umiejętności wizualizacji danych
   • Introduction to Data Visualization with Seaborn
   • Intermediate Data Visualization with Seaborn

Dziękujemy!

Symulacje Monte Carlo w Pythonie