Математика та статистика для аналізу даних
Навчіться робити гіпотези та прогнози на основі математичних законів, а не особистих припущень.
ЛЕКТОРКА:
ВІКТОРІЯ КИРИЧЕНКО
Lead Analytics Engineer у
Railsware
Про гайд
- Формат:
відеокурс
- Тривалість:
5 занять
- Мова викладання:
українська
Найважливіші сьогодні технології, як-от штучний інтелект і Big Data, не могли б народитися без відповідного математичного бекграунду їхніх розробників, аналітиків та менеджерів. За 5 коротких занять зможете зануритися в основні поняття математики та статистики, щоб свідомо виконувати робочі завдання та розуміти, що стоїть за стандартними формулами й практиками.
Ваші результати:
Програма
-
01 заняття
Основи дискретної математики
- Знаєте, навіщо аналітику потрібні основи математики та як за допомогою математичних підходів можна впливати на дані
- Використовуєте основні поняття теорії множин, як-от елементи, підмножини, об’єднання, перетини
- Вмієте застосовувати знання теорії множин для групування даних та пошуку зв’язків між елементами різних множин
- Використовуєте множини для структуризації й організації даних під час підготовки до аналізу
- Виконуєте різні операції над множинами для розподілу даних на групи та виділення спільних або відмінних характеристик
- Знаєте, як аналізувати й формувати множини на основі заданих умов
-
02 заняття
Основи теорії ймовірності
- Знаєте основні типи випадкових подій, їхні властивості та вмієте виконувати різні операції над ними
- Аналізуєте й описуєте складні імовірнісні сценарії, застосовуючи операції над подіями в реальних завданнях з аналізу даних
- Розумієте основні числові характеристики випадкових величин, як-от математичне сподівання, дисперсія та середньоквадратичне відхилення
- Вмієте обчислювати числові характеристики для оцінки центральної тенденції та розсіювання випадкових величин
- Використовуєте числові характеристики для інтерпретації розподілу даних, аналізу варіативності й виявлення аномалій
- Вмієте застосовувати нормальний розподіл для оцінки ймовірності подій і передбачення тенденцій у великих вибірках
-
03 заняття
Математична статистика
- Знаєте основні види статистичних гіпотез та їхню роль в аналізі даних
- Вмієте формулювати й відрізняти нульову та альтернативну гіпотези для різних аналітичних задач
- Розрізняєте помилки першого та другого роду й розумієте їхні можливі наслідки в контексті ухвалення рішень
- Знаєте, як виконувати основні кроки перевірки гіпотез (формулювання гіпотез, обрання статистичного критерію, розрахунок p-значення, ухвалення рішень)
- Можете застосовувати методи перевірки гіпотез для ухвалення обґрунтованих рішень, використовуючи дані для підтвердження або спростування певних гіпотез у практичних задачах
-
04 заняття
Прикладна статистика
- Знаєте основні типи задач прикладної математики та їхнє значення для аналізу даних і ухвалення рішень
- Вмієте використовувати ймовірнісні й статистичні методи для оцінки ризиків і точності передбачень у різних сценаріях
- Розумієтеся на принципах проведення A/B-тестів та їхній ролі в порівнянні варіантів рішень
- Аналізуєте результати A/B-тестів, оцінюєте значущість різниць та робите висновки для оптимізації продукту або маркетингових кампаній
-
05 заняття
Базова математика для роботи з продуктовими метриками
- Вмієте збирати, обробляти й готувати продуктові дані для подальшого аналізу метрик
- Знаєте основні види продуктових метрик (наприклад, метрики залученості, конверсії, утримання) і їхню роль у бізнесі
- Розумієте, як визначати й обирати метрики, що найточніше відбивають ефективність продукту й підтримують цілі компанії
- Розраховуєте коефіцієнти кореляції та інтерпретуєте результати для виявлення взаємозв’язків між метриками
- Застосовуєте методи сегментації користувачів та їхню цінність для персоналізації продукту
ВАРТІСТЬ
850 грн
• Доступ до курсу залишається у вас назавжди
• Закріпіть інформацію, пройшовши фінальний тест
• Навчайтеся в досвідченого практика
Суміжні курси
Data Scientist / ML Engineer в IT-компанії зі списку S&P 500
Курс, на якому ви опануєте повний стек інструментів дата-саєнтиста, щоб допомагати бізнесу, промисловості, науці та медицині створювати та покращувати продукти.
Technical Data Lead y XOMETRY
Комплексний курс, на якому ви навчитеся користуватися бібліотеками Python, щоб розв’язувати задачі Data Science та будувати ML-моделі.
BI Analyst, 18+ років досвіду в аналітиці
Практичний курс, на якому ви навчитеся працювати з Excel, Power Query та Power BI, щоб самостійно аналізувати й візуалізувати дані.
Data Scientist в Airbus
Практичний курс, що допоможе згадати ключові формули лінійної алгебри та дасть всю необхідну базу для обробки великих даних, пошуку закономірностей, валідації гіпотез та побудови прогнозів.
Head of Analytics у Solidgate
На курсі ви розберетеся з видами баз даних, навчитеся писати SQL-запити, створювати дашборди в Tableau та готувати аналітичні звіти.