Математика для Data Science. 2 часть. Теория вероятности и математическая статистика
Специалист
Профессия Data Scientist становится одной из самых перспективных и востребованных в IT. Для успешной работы в этой области необходимы знания разделов высшей математики, таких как теория вероятности и математическая статистика.
Цель курса: освоить основные разделы теории вероятности и математической статистика, необходимые для успешного применения в области Data Science.
Курс рекомендован начинающим специалистам в области Data Science. По окончании курса Вы сможете использовать полученные знания по теории вероятности и математической статистики для старта в данной сфере.
По окончании курса Вы будете уметь:
1. Использовать полученные знания по теории вероятности и математической статистики для старта в Data Science.
Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы. Большинство выпускников наших курсов делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.
Спойлер: Содержание
1. Модуль 1. Основные понятия теории вероятности. Примеры
2. Модуль 2. Случайные события. Условная вероятность. Формула Байеса. Независимые испытания
3. Модуль 3. Дискретные случайные величины. Закон распределения вероятностей. Биномиальный закон распределения. Распределение Пуассона
4. Модуль 4. Описательная статистика. Качественные и количественные характеристики популяции. Графическое представление данных
5. Модуль 5. Непрерывные случайные величины. Функция распределения и плотность распределения вероятностей. Равномерное и нормальное распределение. Центральная предельная теорема
6. Модуль 6. Проверка статистических гипотез. P-значения. Доверительные интервалы.
7. Модуль 7. Взаимосвязь величин. Параметрические и непараметрические показатели корреляции. Корреляционный анализ.
8. Модуль 8. Многомерный статистический анализ. Линейная регрессия
9. Модуль 9. Дисперсионный анализ. Логистическая регрессия
10. Модуль 10. Применение изученных разделов теории вероятности и математической статистики на общем примере (Jupiter notebook). Проект.
Специалист
Профессия Data Scientist становится одной из самых перспективных и востребованных в IT. Для успешной работы в этой области необходимы знания разделов высшей математики, таких как теория вероятности и математическая статистика.
Цель курса: освоить основные разделы теории вероятности и математической статистика, необходимые для успешного применения в области Data Science.
Курс рекомендован начинающим специалистам в области Data Science. По окончании курса Вы сможете использовать полученные знания по теории вероятности и математической статистики для старта в данной сфере.
По окончании курса Вы будете уметь:
1. Использовать полученные знания по теории вероятности и математической статистики для старта в Data Science.
Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы. Большинство выпускников наших курсов делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.
Спойлер: Содержание
1. Модуль 1. Основные понятия теории вероятности. Примеры
2. Модуль 2. Случайные события. Условная вероятность. Формула Байеса. Независимые испытания
3. Модуль 3. Дискретные случайные величины. Закон распределения вероятностей. Биномиальный закон распределения. Распределение Пуассона
4. Модуль 4. Описательная статистика. Качественные и количественные характеристики популяции. Графическое представление данных
5. Модуль 5. Непрерывные случайные величины. Функция распределения и плотность распределения вероятностей. Равномерное и нормальное распределение. Центральная предельная теорема
6. Модуль 6. Проверка статистических гипотез. P-значения. Доверительные интервалы.
7. Модуль 7. Взаимосвязь величин. Параметрические и непараметрические показатели корреляции. Корреляционный анализ.
8. Модуль 8. Многомерный статистический анализ. Линейная регрессия
9. Модуль 9. Дисперсионный анализ. Логистическая регрессия
10. Модуль 10. Применение изученных разделов теории вероятности и математической статистики на общем примере (Jupiter notebook). Проект.
