Получить доступ
Эксклюзивный партнер
Skillbox в Казахстане
burger
Каталог
close
list Каталог
Каталог Курсы по Аналитика и Data Science от Skillbox Основы статистики и теории вероятностей
Получить доступ

Основы статистики и теории вероятностей

Вы изучите основы статистики и теории вероятностей, научитесь применять распределения вероятности, оценивать случайные величины, идентифицировать аномалии. Освоите методы корреляционного анализа, построения доверительных интервалов и научитесь различать ошибки в данных. Поймёте, как статистика может использоваться для манипуляций и научитесь обнаруживать их. Курс предоставит вам ключевые навыки, необходимые для принятия решений в аналитике, маркетинге и исследованиях.

Кому подойдёт этот курс

  • Аналитикам данных

    Для тех, кто хочет лучше интерпретировать информацию и принимать обоснованные решения в работе с большими объёмами данных

  • Бизнес-аналитикам

    Тем, кто хочет выявлять факторы, влияющие на успех компании и предлагать рациональные стратегии развития

  • Маркетологам

    Тем, кто хочет освоить статистические методы для анализа результатов кампаний и определения эффективных стратегий

Чему вы научитесь

  • Разбираться в распределениях вероятностей и оценивать случайные величины

  • Анализировать ошибки аналитиков и применять корреляционные методы

  • Создавать доверительные интервалы и выявлять аномалии в данных

  • Определять, как статистика используется для манипуляций и как не впасть в ловушку вранья

  • Различать силу авторитета и манипуляции средними

  • Анализировать ширину временных интервалов и масштабы

  • Идентифицировать ошибки восприятия и разбираться в корреляции и причинно-следственной связи

Содержание курса

Вы изучите основы статистики и теории вероятностей от оценки случайных величин до распознания корреляции.

Первый уровень: базовая подготовка

  1. Введение в Data Science

      1. Познакомитесь с основными направлениями Data Science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.
      2. Пройдёте все этапы работы с данными. Научитесь выявлять проблемы, собирать бизнес-требования. Будете выгружать данные из различных источников, проводить разведочный анализ и готовить данные к дальнейшему использованию. Обучите и внедрите готовую модель, попробуете себя в роли продуктового и маркетингового аналитика. Узнаете, как формулировать и проверять гипотезы. Освоите базовые инструменты для работы: Python, SQL, Excel, Power Bi.

  2. Основы статистики и теории вероятностей

      1. Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.

  3. Основы математики для Data Science

      1. Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением. Поймёте, что такое аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и вектора. Научитесь работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy.

Второй уровень: специализация и трудоустройство

  1. Специализация 1: Machine Learning — машинное обучение

      1. Machine Learning. Junior. Познакомитесь с алгоритмами машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации. Построите и обучите свою первую нейронную сеть. Научитесь подбирать параметры модели, оценивать качество и улучшать её, а также выводить результат в Production.

  2. Специализация 2: Data Engineer — дата-инженер

      1. Data Engineer. Junior. Будете собирать сложные наборы данных, подготавливать витрины данных, разворачивать DS-проекты с нуля, тестировать код, выстраивать пайплайны для работы с данными и работать в команде.

  3. Специализация 3: Data Analyst — дата-аналитик

      1. Data Analyst. Junior. Познакомитесь с базовыми методами анализа на примере анализа продаж. Пройдёте основы маркетинговой, BI и продуктовой аналитики. Прокачаете навыки работы в Excel, Python и Power BI. Будете уметь формулировать и тестировать гипотезы и презентовать результаты заказчику.

  4. ✦ Трудоустройство с помощью Центра карьеры

      1. Карьерный консультант поможет подготовиться к собеседованию в компании-партнёре. Разберёте частые вопросы и научитесь меньше переживать на интервью.
      2. Напишете сопроводительное письмо и грамотно оформите резюме.
      3. Будете готовы пройти собеседование — карьерный консультант организует встречу с работодателем.
      4. На интервью презентуете проекты, над которыми вы работали на курсе, а знания и навыки пригодятся для выполнения тестовых задач.

Третий уровень: повышение квалификации

  1. Специализация 1: Machine Learning PRO

      1. Machine Learning. Advanced. Освоите алгоритмы для построения рекомендательных систем и прогнозирования временных рядов. Научитесь применять ансамблевые методы, стекинг, бустинг, а также лучшие практики кросс-валидации, мониторинга и пайплайна ML-разработки.
      2. Deep Learning — глубокое обучение. Научитесь работать с нейросетями: подробно узнаете, как они устроены, будете обучать модели, строить и тестировать архитектуры, передавать данные в нейросеть и настраивать параметры.
      3. Трек 1. Обработка естественного языка, или NLP. Научитесь применять алгоритмы машинного обучения и нейронные сети для обработки естественного языка. Узнаете, как анализировать тональность текстов, классифицировать их, распознавать речь.
      4. Трек 2. Компьютерное зрение — Computer Vision. С помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей будете распознавать объекты, лица и эмоции, классифицировать и сегментировать изображения. Научитесь применять и адаптировать готовые модели CV для своих целей.

  2. Специализация 2: Data Engineer PRO

      1. Data Engineer. Advanced. Научитесь пользоваться типовыми средствами мониторинга, настраивать алерты. Будете выбирать архитектуру для хранения данных и работать со сложными типами архитектуры хранилищ. Выстраивать инфраструктуру и пайплайны для обучения ML-моделей.

  3. Специализация 3: Data Analyst PRO

      1. Трек 1. Продуктовая аналитика. Будете обрабатывать данные, исследовать взаимодействие пользователей с продуктом, интерпретировать собранную информацию. Полученные результаты помогут решить задачи бизнеса.
      2. Трек 2. Маркетинговая аналитика. Узнаете, как настраивать веб- и сквозную аналитику, создавать воронки продаж, анализировать поведение пользователей на сайте.
      3. Трек 3. BI-аналитика. Научитесь создавать хранилища данных, проектировать базы данных на языке SQL и работать с таблицами на продвинутом уровне. Будете решать бизнес-задачи с помощью аналитики, чистить данные, правильно их хранить и визуализировать.

Дополнительные курсы

  1. Основы статистики и теории вероятностей

      1. Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.

  2. Основы математики для data science

      1. Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением. Поймёте, что такое аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и векторы. Научитесь работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy.

  3. Система контроля версий Git

      1. Научитесь версионировать изменения в коде, создавать ветки и управлять ими, разрешать конфликты версий. Узнаете полезные правила работы с Git.

  4. Английский для IT-специалистов

      1. Получите языковые навыки, которые помогут пройти собеседование в иностранную компанию и комфортно общаться в смешанных командах.
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
Имя
Телефон
Электронная почта
Отправить
Ознакомиться с условиями публичного договора
success
error
warning

О Skillbox

Skillbox —
по качеству обучения. Вся теория записана с топовыми экспертами рынка, а практика максимально приближена к реальным рабочим задачам. Послушайте, что говорят те, кто уже достиг своих целей вместе со Skillbox.
Записаться на курс
-50%
52 797 ₸
105 594 ₸
Скидка по промокоду:
Кешбэк 30%: 15 840 баллов на Lerna
Основы статистики и теории вероятностей
Длительность: 1 мес
Заполните контактные данные
Имя
Телефон
E-mail
Промокод
Название компании
Отправить заявку
Ознакомиться с условиями публичного договора
success
error
warning