Знання теорії ймовірностей і статистики важливі для людей, які працюють з даними, особливо в області Data Analysis і / або Data Science. Під час цього курсу ви познайомитеся з основами, такими як випадкова величина, ймовірність її появи і функцією розподілу ймовірностей. Потім будуть більш складні теми. Ви будете знати, як виконати попередній аналіз даних (EDA), щоб отримати корисну інформацію з сирих даних. На додаток до цього, ви зрозумієте математику A/Б-тестування з використанням статистичного тестування гіпотез, яка допоможе з прийняттям рішень.
План навчання:
Введення в теорію ймовірностей;
Розподіл випадкових величин;
Головні характеристики розподілу;
Основи інформаційної теорії; Викиди в даних;
Апроксимація результатів і довірчі інтервали;
Перевірка значущості, частина 1: висновки для середнього значення і пропорцій;
Перевірка значущості, частина 2: потужність тесту, розмір ефекту;
Додатковий день для запитань та практики.
Ти вивчатимеш:
Які є типи випадкових величин і як вони розподілені;
Як використовувати теорему Байеса, щоб знайти ймовірність виникнення події;
Як розрахувати основні характеристики розподілу, такі як середнє значення, медіана та дисперсія;
Як виявити викиди в даних і як з ними боротися;
Що таке довірчі інтервали і навіщо вони потрібні;
Що таке p-значення та розмір ефекту тесту;
Як виконати перевірку значущості нульової гіпотези.
Це саме для тебе, якщо ти:
Людина, яка шукає зміну кар’єри в напрямку Data Science / Analysis;
Хочеш покращити свої математичні знання;
Хочеш знати, як запускати A/Б тести;
Працюєш в області Data Science та хочеш систематизувати свої знання.
ТРИВАЛІСТЬ
СТАРТ
