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 ВалерьевичДепартамент больших данных и информационного поиска: Приглашенный преподаватель
Необходимые условия
Базовые навыки программирования на языке Python. Математика для анализа данных (теория вероятностей, производные, оптимизация, интегралы, матрицы)
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