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.
Личная ОС: как спроектировать систему эффективности, для которой не требуется силы воли (почти)
Сколько раз за вчерашний день вы что-то проверяли? Календарь, почту, два мессенджера, баланс карты, не забыли ли продлить подписку. Каждая такая проверка занимает секунды, и поэтому времени не жалко. Но к вечеру из этих секунд набирается второй рабочий день — только без зарплаты и выходных.
Не с нуля: как прежний опыт помогает перейти в новую роль
В новой вакансии просят опыт, которого, судя по названию должности, у вас нет. Но что-то из этой работы вы уже точно делали: уточняли требования, разбирали данные, оценивали риски, предлагали решения. Просто это было ещё в прежней роли и пока не сложилось в отдельную историю.
Как не превратить пет-проект во вторую работу: правила безопасного размера
Вы садитесь за свой проект в десять вечера, потому что днём было некогда. Правите баг, замечаете второй, к полуночи переписываете модуль, который вообще-то работал. А наутро вспоминаете про дедлайн, который сами себе и поставили. Кажется, это уже не совсем хобби.
Как читать зарплатную вилку, если рынок разговаривает загадками
«Зарплата — $4–6 тысяч». На первый взгляд всё понятно: если вы подходите компании, где-то внутри этого диапазона должна лежать ваша будущая зарплата. Но между красивой вилкой в вакансии и деньгами, которые окажутся у вас на счёте, иногда лежит довольно большая дистанция.
Хотите сообщить важную новость? Свяжитесь с редакцией через страницу контактов
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...