Математика для Data Science. 2 часть. Теория вероятностей и математическая статистика

4.1

40 ак.ч.

Сложность

Продвинутый

Тип обучения

Курс

Формат обучения

С проверкой домашнего задания

Трудоустройство

Содействие

Сертификат

Да

Стоимость курса

27 990 ₽

есть рассрочка

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.

Вы научитесь:
использовать полученные знания по теории вероятности и математической статистики для старта в Data Science.

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки

Теория вероятности

Математическая статистика

Проверка статистических гипотез

Условная вероятность

Взаимосвязь величин

Многомерный статистический анализ

Дисперсионный анализ

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Вас будут обучать

Шиховцов Вадим Викторович

курсов

Профессиональный преподаватель курсов программирования, сертифицированный разработчик Python Institute с общим стажем работы в сфете IT более 20 лет. С нуля ыстроил ИТ системы в 4 компаниях. Преподавательской деятельностью занимается более 5 лет.

Вадим Викторович окончил в 2000 году РГГУ по специализации «Информатика и вычислительная техника». Настоящий профессионал в вопросах администрирования СУБД, автоматизации бизнес-процессов компаний (ERP, CRM и др.), создании тест-кейсов и обучении сотрудников.

Умеет мотивировать и увлекать. Требователен к своим слушателям, всегда готов разъяснить сложные моменты. Богатый опыт работы над реальными проектами позволяет ему обращать внимание на те детали, которые начинающими разработчиками обычно упускаются из вида.

Образовательная организация

Специалист

4.1

654 отзыва

Ведущий компьютерный учебный центр России с высочайшим уровнем качества обучения, сервиса и организации учебного процесса
Лучший учебный центр авторизованный Microsoft в России, Центральной и Восточной Европе в 2011-2014 гг
Центр «Специалист» — первый в России авторизованный учебный центр по обучению Adobe — Adobe Authorised Training Centre
Крупнейший авторизованный учебный центр ведущих IT-компаний мира
С 2012 г. Центр «Специалист» входит в «Круг совершенства EC-Council»

Программа курса

Модуль 1. Основные понятия теории вероятности. Примеры (4 ак. ч.)

Модуль 2. Случайные события. Условная вероятность. Формула Байеса. Независимые испытания (4 ак. ч.)

Модуль 3. Дискретные случайные величины. Закон распределения вероятностей. Биномиальный закон распределения. Распределение Пуассона (4 ак. ч.)

Модуль 4. Описательная статистика. Качественные и количественные характеристики популяции. Графическое представление данных (4 ак. ч.)

Модуль 5. Непрерывные случайные величины. Функция распределения и плотность распределения вероятностей. Равномерное и нормальное распределение. Центральная предельная теорема (4 ак. ч.)

Модуль 6. Проверка статистических гипотез. P-значения. Доверительные интервалы. (4 ак. ч.)

Модуль 7. Взаимосвязь величин. Параметрические и непараметрические показатели корреляции. Корреляционный анализ. (4 ак. ч.)

Модуль 8. Многомерный статистический анализ. Линейная регрессия (4 ак. ч.)

Модуль 9. Дисперсионный анализ. Логистическая регрессия (4 ак. ч.)

Модуль 10. Применение изученных разделов теории вероятности и математической статистики на общем примере (Jupiter notebook). Проект. (4 ак. ч.)