О курсе
Мы подробно обсудим, как статистика связана с машинным обучением и какое место она занимает среди наук о данных. Поговорим о том, что есть два великих вопроса: "Как устроен мир?" и "Что будет дальше?". В зависимости от того, на какой вопрос мы ищем ответ, мы должны использовать разные методы. Мы изучим метод максимального правдоподобия, поговорим про статистические свойства различных функций потерь. Поговорим о линейной регрессии и временных рядах
Цели курса
01
Познакомиться с байесовским подходом к статистике и выяснить, чем он отличается от частотного
02
Поработать с временными рядами и простейшими байесовскими моделями
03
Использовать метод максимального правдоподобия для оценки параметров в любых моделях
Вы научитесь
1. Bayesian Inference
2. Python Programming
3. Time Series
4. Data Analysis
Программа обучения
Тема 1. Метод максимального правдоподобия
Тема 2. Статистический взгляд на линейные модели: прогнозы и интерпретация
Тема 3. Временные ряды - начало
Тема 4. Временные ряды - продолжение
Тема 5. Байесовские методы
Преподаватель
Ульянкин Филипп Валерьевич
Департамент больших данных и информационного поиска: Приглашенный преподаватель
Документ об окончании
После успешного освоения материалов курса выдается сертификат установленного НИУ ВШЭ образца
Формат обучения
Лекции
Видеолекции
Промежуточный контроль
Тесты и практические упражнения