О курсе
Приветствуем на четвертом курсе программы "Машинное обучение и анализ данных" – "Построение выводов по данным".
Методы прикладной статистики, о которых пойдёт речь в этом курсе, — важная часть инструментария науки о данных. Знакомство с ними будет полезно любому специалисту, сталкивающемуся с необходимостью принятия основанных на данных решений, от выбора оптимальной предсказательной модели до выявления факторов, влияющих на интересующий вас признак. Для успешного прохождения курса достаточно знакомства с базовыми понятиями теории вероятностей и математической статистики. Всё, что вам может понадобиться на входе, рассказывается на четвёртой неделе первого курса "Математика и Python для анализа данных".
На этом курсе вы научитесь строить корректные выводы, оценивать параметры, проверять гипотезы и устанавливать причинно-следственные связи.
Вы узнаете все, что нужно для успешного превращения данных в выводы — организация экспериментов, A/B-тестирование, универсальные методы оценки параметров и проверки гипотез, корреляции и причинно-следственные связи.
Темы курса:
- Основы статистики и проверка гипотез.
- АБ-тесты: основы планирования, дизайн и интерпретация результатов.
- Анализ зависимостей.
- Скоринг, биоинформатика.
Начальные требования
Прохождение первых трех курсов программы "Машинное обучение и анализ данных".
Базовые знания Python, математического анализа, линейной алгебры и статистики.
Наши преподаватели
Программа курса
