По полезности
36
Проведение корреляционного и спектрального анализа данных
Программа курса
Курс состоит из 8 уроков и является второй ступенью подготовки специалистов в области Data Science. Вы получите навыки статистического анализа и проверки гипотез, которые сможете закрепить на практике с помощью домашних заданий.
1.
Случайные события. Условная вероятность. Формула Байеса. Независимые испытания
2.
Дискретные случайные величины. Закон распределения вероятностей. Биномиальный закон распределения. Распределение Пуассона
3.
Описательная статистика. Качественные и количественные характеристики популяции. Графическое представление данных
4.
Непрерывные случайные величины. Функция распределения и плотность распределения вероятностей. Равномерное и нормальное распределение. Центральная предельная теорема
5.
Проверка статистических гипотез. P-значения. Доверительные интервалы. A/B-тестирование
6.
Взаимосвязь величин. Параметрические и непараметрические показатели корреляции. Корреляционный анализ.
7.
Многомерный статистический анализ. Линейная регрессия
8.
Дисперсионный анализ. Логистическая регрессия
Показать все
Чему вы научитесь
Анализировать данные различными способами
Проводить A/B тестирование для проверки гипотез
Выявлять статистические закономерности и зависимости
Работать с большими массивами данных
Производить вычисления, связанные со случайными процессами и полями
Преподаватели
Татьяна Заец
Эксперт
Сергей Ширкин
Эксперт
Мария Селютина
Эксперт
Юрий Лыткин
Эксперт
Маргарита Шиян
Эксперт
Елена Неизвестных
Эксперт
София Лапина
Эксперт
Карина Боровлёва
Эксперт
Михаил Горелов
Эксперт
Светлана Медведева
Эксперт
Анаида Шагинян
Эксперт
Показать все
Навыки
Проведение корреляционного и спектрального анализа данных