О курсе
Мы научимся собирать и обрабатывать данные с помощью Python, поговорим про их визуализацию и предварительный анализ. Мы также познакомимся с основными распределениями и описательными статистиками, с которыми аналитики сталкиваются на повседневной основе. И обсудим теоремы, на которых базируется вся наука о данных: закон больших чисел и центральную предельную теорему. Github со всеми материалами курса: https://github.com/FUlyankin/matstat_online
Цели курса
01
Генерировать случайные величины из различных распределений и решать задачи с помощью симуляций
02
Работать с API разных сервисов, писать парсеры для сбора данных, делать предобработку и предварительный анализ данных
03
Понимать, какой смысл стоит за различными распределениями, центральной предельной теоремой и законом больших чисел
Вы научитесь
1. Статистика
2. Аналитика данных
3. Python
4. Теория вероятности
Программа обучения
Тема 1. Распределения и описательные статистики
Тема 2. Особенности в данных
Тема 3. Сбор и очистка данных
Тема 4. Разведочный анализ данных и визуализация
Тема 5. Закон больших чисел и центральная предельная теорема
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, задания по программированию и решение теоретических задач
Итоговый контроль
Итоговый тест