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.

1 комментарий

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.

Курс «Введение в статистику» от Стенфордского университета

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.

Программа курса »Введение в статистику»

  1. Введение и описательная статистика для изучения данных
  2. Производство данных и выборка
  3. Вероятность
  4. Нормальное приближение и биноминальное распределение
  5. Выборочные распределения и Центральная предельная теорема
  6. Регрессия
  7. Доверительные интервалы
  8. Тесты на значимость
  9. Повторная выборка
  10. Анализ категориальных данных
  11. Односторонний дисперсионный анализ
  12. 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.

Посмотреть программу

Прокачайтесь в маркетинге с экспертами из Meta: нашли полезный курс
По теме
Прокачайтесь в маркетинге с экспертами из Meta: нашли полезный курс
Контент-маркетинг для всех: как научиться рассказывать про свой бренд, продукт, команду
По теме
Контент-маркетинг для всех: как научиться рассказывать про свой бренд, продукт, команду

Читать на dev.by