Математика и статистика для анализа данных
Научитесь делать гипотезы и прогнозы на основе математических законов, а не личных предположений.
ЛЕКТОР:
ВИКТОРИЯ КИРИЧЕНКО
Lead Analytics Engineer в
Railsware
О ГАЙДЕ
- Формат:
видеокурс
- Длительность:
5 занятий
- Язык преподавания:
украинский
Важнейшие сегодня технологии, такие как искусственный интеллект и Big Data, не могли бы родиться без соответствующего математического бекграунда их разработчиков, аналитиков и менеджеров. За пять коротких занятий сможете погрузиться в основные понятия математики и статистики, чтобы сознательно выполнять рабочие задачи и понимать, что стоит за стандартными формулами и практиками.
ВАШИ РЕЗУЛЬТАТЫ:
Программа
-
01 занятие
Основы дискретной математики
- Знаете, зачем аналитику нужны основы математики и как с помощью математических подходов можно влиять на данные
- Используете основные понятия теории множеств, такие как элементы, подмножества, объединения, сечения
- Умеете применять знания теории множеств для группирования данных и поиска связей между элементами разных множеств
- Используете множества для структуризации и организации данных при подготовке к анализу
- Выполняете различные операции над множествами для распределения данных на группы и выделения общих или отличающихся характеристик
- Знаете, как анализировать и формировать множества на основе заданных условий
-
02 занятие
Основы теории вероятности
- Знаете основные типы случайных событий, их свойства и умеете выполнять разные операции над ними
- Анализируете и описываете сложные вероятностные сценарии, применяя операции над событиями в реальных задачах по анализу данных
- Поминаете основные числовые характеристики случайных величин, такие как математическое ожидание, дисперсия и среднеквадратическое отклонение
- Умеете вычислять числовые характеристики для оценки центральной тенденции и рассеяния случайных величин
- Используете числовые характеристики для интерпретации распределения данных, анализа вариативности и выявления аномалий
- Умеете применять нормальное распределение для оценки вероятности событий и предсказания тенденций в больших выборках
-
03 занятие
Математическая статистика
- Знаете основные виды статистических гипотез и их роль в анализе данных
- Умеете формулировать и отличать нулевую и альтернативную гипотезы для разных аналитических задач
- Различаете ошибки первого и второго рода и понимаете возможные их последствия в контексте принятия решений
- Знаете, как выполнять основные шаги проверки гипотез (формулирование гипотез, избрание статистического критерия, расчет p-значения, принятие решений)
- Можете применять методы проверки гипотез для принятия обоснованных решений, используя данные для подтверждения или опровержения определенных гипотез в практических задачах
-
04 занятие
Прикладная статистика
- Знаете основные типы задач прикладной математики и их значение для анализа данных и принятия решений
- Умеете использовать вероятностные и статистические методы для оценки рисков и точности предсказаний в разных сценариях
- Разбираетесь в принципах проведения A/B-тестов и их роли в сравнении вариантов решений
- Анализируете результаты A/B-тестов, оцениваете значимость разниц и делаете выводы для оптимизации продукта или маркетинговых кампаний
-
05 занятие
Базовая математика для работы с продуктовыми метриками
- Умеете собирать, обрабатывать и готовить продуктовые данные для дальнейшего анализа метрик
- Знаете основные виды продуктовых метрик (например, метрики вовлеченности, конверсии, содержания) и их роль в бизнесе
- Понимаете, как определять и выбирать метрики, наиболее точно отражающие эффективность продукта и поддерживающие цели компании
- Рассчитываете коэффициенты корреляции и интерпретируете результаты для выявления взаимосвязей между метриками
- Применяете методы сегментации пользователей и их ценность для персонализации продукта
СТОИМОСТЬ
850 грн
• Доступ к курсу остается у вас навсегда
• Закрепите информацию, пройдя финальный тест
• Учитесь у опытного практика
Смежные курсы
Data Scientist / ML Engineer в IT-компании из списка S&P 500
Курс, на котором вы освоите полный стек инструментов дата-саентиста, чтобы помогать бизнесу, промышленности, науке и медицине создавать и улучшать продукты.
Technical Data Lead в Xometry
Комплексный курс, на котором вы научитесь пользоваться библиотеками Python, чтобы решать задачи Data Science и строить ML-модели.
BI Analyst, 18+ лет опыта в аналитике
Практический курс, на котором вы научитесь работать с Excel, Power Query и Power BI, чтобы самостоятельно анализировать и визуализировать данные.
Data Scientist в Airbus
Практический курс, который поможет вспомнить ключевые формулы линейной алгебры и даст всю необходимую базу для обработки больших данных, поиска закономерностей, валидации гипотез и построения прогнозов.
Head of Analytics в Solidgate
На курсе вы разберетесь с видами баз данных, научитесь писать SQL-запросы, создавать дашборды в Tableau и готовить аналитические отчеты.