Основы статистики за 14 часов. Рассказываем о курсе Стенфордского университета
Умение анализировать и интерпретировать данные — критично важный навык в эпоху больших данных. Статистика помогает понимать, как данные собираются, анализируются и представляются, обеспечивая точность и надежность выводов.
Рассказываем о курсе от Стенфордского университета, который поможет изучить основы статистики.
Умение анализировать и интерпретировать данные — критично важный навык в эпоху больших данных. Статистика помогает понимать, как данные собираются, анализируются и представляются, обеспечивая точность и надежность выводов.
Рассказываем о курсе от Стенфордского университета, который поможет изучить основы статистики.
Знание статистики необходимо для разработки алгоритмов машинного обучения, где важно уметь оценивать и оптимизировать модели. Также статистика используется при тестировании программного обеспечения для определения эффективности и надежности. Статистические методы способствуют лучшему пониманию пользовательских трендов и поведения, что важно для улучшения продуктов и сервисов. Кроме этого хорошее понимание статистики позволяет ИТ-специалисту более эффективно работать с командами аналитиков и участвовать в проектах, требующих сложной обработки данных.
Примечание Adviser
В этой статье ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.
Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.
Преподаватель курса — Гюнтер Вальтер — получил докторскую степень в статистике Калифорнийского университета в Беркли. Его исследования посвящены статистической методологии для решения задач обнаружения, вывода с ограничением по форме и анализа смесей, а также статистическим проблемам в астрофизике и проточной цитометрии.
О чем курс
Курс «Введение в статистику» учит концепциям статистического мышления, которые необходимы для изучения данных и передачи информации. К концу курса вы сможете выполнять разведочный анализ данных, понимать ключевые принципы выборки и выбирать подходящие тесты значимости для различных контекстов. Вы приобретете базовые навыки, которые подготовят вас к изучению более сложных тем в области статистического мышления и машинного обучения.
Введение и описательная статистика для изучения данных
Производство данных и выборка
Вероятность
Нормальное приближение и биноминальное распределение
Выборочные распределения и Центральная предельная теорема
Регрессия
Доверительные интервалы
Тесты на значимость
Повторная выборка
Анализ категориальных данных
Односторонний дисперсионный анализ
Множественные сравнения
Оценка: 4.6 из 5 (на основе 2898 рецензий).
Продолжительность: 14 часов.
TIP от Adviser: Учиться на Coursera выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц можно пройти неограниченное число учебных программ из более чем 7000. Это идеальный вариант, если вы готовы посвятить много времени учебе.
BelTech 4.0 в Варшаве: главная конференция беларусского ИТ-комьюнити возвращается 25 сентября
Если вы развиваете стартап, управляете технологической компанией, ищете инвесторов, стратегических партнеров или новых клиентов на международном рынке, это событие нельзя пропускать.
7 курсов по продуктовой аналитике, которые помогут инженеру заговорить на языке бизнеса + подборка бесплатных ресурсов
Долгое время в IT было негласное разделение труда: инженеры пишут код и закрывают задачи в Jira, а продакты и аналитики изучают графики в Amplitude, считают деньги и спорят о бизнес-метриках. Но все меняется и продуктовые компании начинают отказываться от такой изолированности. Если разработчик понимает, как его код влияет на конверсию или удержание пользователя, технические решения выходят на новый уровень.
Обратная сторона отказа: как попросить фидбек после неудачного собеса и превратить «нет» в социальный капитал
Письма вроде «К сожалению, сейчас мы не готовы сделать вам предложение» обычно не доставляют удовольствия. Первая реакция — закрыть вкладку, пережить минутную обиду и продолжить рассылать резюме. Но в этот момент мы часто совершаем ошибку: обрываем контакт с компанией, упуская источник данных о себе и своей позиции на рынке труда.
Перепрошивка 2026: бесплатный Summer Camp от Стратоплана для управленцев
Разницу между руководителями, у которых всё получается, и теми, кто годами буксует на месте, определяют не врождённые таланты. Её создают вполне конкретные, применимые на практике инструменты.
Эти навыки в спокойные времена решают, кто растет в доходах и должностях. Но сейчас, когда рынок колбасит, компании укрупняются, а уровни менеджмента сокращаются, те же самые навыки определяют принципиально другое: кто станет незаменимым, а кто первым «пойдет под нож».
Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот
Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале
Обсуждение
Комментируйте без ограничений
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
какие-то сомнительные линки...