Теорія ймовірностей і статистика

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.

РЕЄСТРАЦІЯ ІНСТРУКТОРИ КУРСА

Навчальний план:

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.

Курс Statistics в DEVrepublik

Теорія ймовірностей і статистика – ті основи, без знання яких робота в Data Analysis і Data Science НЕ буде продуктивною. Курс Statistics в навчальному it центрі DEVrepublik допоможе отримати необхідні знання та вільно орієнтуватися в таких поняттях, як випадкові величини, ймовірність, математичний аналіз даних, довірчі інтервали, нульова гіпотеза та ін. Наш курс розрахований на користувачів з різними цілями:

початківець айтішник, який хоче отримати нові знання;
користувач, який прагне поглибити розуміння мат аналізу і статистики;
фахівець Data Science, який вирішив поліпшити свої знання.

До нас може прийти як чайник, так і профі, який вирішив перекваліфікуватися і освоїти новий напрямок. Чому навчаться студенти DEVrepublik після проходження курсу Statistics? Вільно оперувати такими поняттями, як функція розподілу ймовірностей, ймовірність появи випадкових величин, виконувати попередній аналіз даних, працювати з сирими даними, проводити статистичне тестування, розраховувати основні характеристики розподілів, знаходити оптимальні шляхи вирішення завдань.

Курс математичної статистики в онлайн форматі: вчіться зручно

Навчальний центр – IT Академія DEVrepublik запрошує на курс Statistics для новачків і просунутих користувачів. Ми пропонуємо займатися онлайн – у зручний для вас час без зайвих витрат часу. Вчіться в комфортній атмосфері та отримуйте оптимальний комплекс знань і навичок:

заняття з теорії ймовірностей і математичній статистиці ведуть професійні викладачі курсів з великим досвідом практичної роботи в it сфері;
курс Статистика – це велика кількість годин практики, яка допоможе зрозуміти піднесені знання з теорії і застосовувати їх в роботі;
ми не працюємо в форматі начитки лекцій – ми відкриті для спілкування, всі заняття проводяться викладачами в live форматі в процесі яких ви можете задавати актуальні питання і отримувати на них своєчасні відповіді;
протягом курсу ви отримаєте теоретичні та практичні знання, які підтвердіть на фінальному тестуванні – його результати будуть внесені в сертифікат, що видається в кінці навчання.

Як записатися на курс Statistics в DEVrepublik? Ви можете зателефонувати нам, відправити повідомлення в месенджер або на e-mail, написати в форму зворотного зв’язку на сайті. Залишилися питання по курсу – задайте їх консультанту навчального центру. Ми допоможемо вам почати кар’єру в IT і вдосконалити свої знання без витрат часу на отримання непотрібної інформації.