МАТЕМАТИКА И СТАТИСТИКА ДЛЯ DATA SCIENCE

Да, последние занятия курса посвящены проверке статистических гипотез, что научит правильно формулировать и проверять гипотезы с помощью P-значения и других методов.

Занятия по выборке данных и центральной предельной теореме помогут понять, как правильно выбирать метод выборки и как избежать ошибок на этом этапе.

Да, ведь практические задания с использованием Python, scikit-learn и других инструментов позволят студентам научиться сразу же применять теоретические знания на реальных кейсах.

Курс научит анализировать ковариацию и корреляцию между величинами, что поможет лучше понять связь между различными переменными в данных.

Да, ведь отдельные занятия курса посвящены линейной и полиномиальной регрессии, методам наименьших квадратов и регуляризации. Вы научитесь использовать scikit-learn для построения и проверки регрессионных моделей.

Занятия по случайным величинам, распределениям и математическому ожиданию научат вас создавать прогностические модели и применять их для анализа и предсказаний.

Курс объясняет основы теории вероятности, в частности условные вероятности и аксиомы Колмогорова, а также их применение в реальных бизнес-задачах.

На курсе вы научитесь использовать библиотеки Python для эффективной обработки и анализа больших наборов данных, а также решите задачи с помощью векторов и матриц в библиотеке NumPy.

Курс постепенно введет в дескриптивную статистику (мода, медиана, среднее значение) и покажет, как эти методы применяют к реальным данным с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn.

Первые занятия курса посвящены настройке среды Python в Jupyter Notebook, знакомству со структурами данных и основными библиотеками (NumPy, Pandas). Это позволит уверенно работать с данными уже с самого начала обучения.