Основы статистики и теории вероятностей для Data Science
Вы изучите основы вероятности, метод Монте-Карло. Узнаете о зависимостях в событиях, научитесь применять теорему Байеса. Освоите случайные величины, дискретные распределения, непрерывные случайные величины, их характеристики. Научитесь применять различные виды непрерывных распределений, анализ случайных величин, статистические гипотезы, P-value, доверительные интервалы и тесты.
- Никакой “воды” только нужные и актуальные знания
- Обучение в удобное время учитесь в комфортном для себя темпе
- Бессрочный доступ ко всем материалам курса
- Старт обучения Набор группы закрыт
Кому подойдёт этот курс
- Аналитикам данных
Тем, кто хочет понимать вероятности и статистические методы для более глубокого анализа данных, чтобы эффективнее выявлять закономерности и тренды в данных, принимать более обоснованные решения и делать прогнозы
- Исследователям
Тем, кто исследует природные явления, социальные процессы или создает новые модели и хочет делать правильный анализ результатов экспериментов, интерпретировать данные и учитывать случайные факторы
- Финансовым аналитикам
Тем, кто работает в финансовой сфере и хочет анализировать риски, строить прогнозы цен на акции, валюту и другие активы, а также разрабатывать эффективные инвестиционные стратегии
Чему вы научитесь
-
Применять метод Монте-Карло для анализа случайных событий
-
Работать с полным пространством событий и зависимыми событиями
-
Применять теоремы Байеса для вероятностных вычислений
-
Работать с понятием случайной величины и дискретными распределениями
-
Изучать непрерывные случайные величины и их плотность вероятности
-
Работать с основными видами непрерывных распределений
-
Формулировать статистические гипотезы и анализировать случайные величины
-
Применять P-value, доверительные интервалы и непараметрические тесты
Содержание курса
Вы изучите основы вероятности и детерминированные модели, случайные события и величины, непрерывные распределения и многое другое.
Первый уровень: базовая подготовка
-
Введение в Data Science
-
- Познакомитесь с основными направлениями Data Science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.
- 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.
-
-
Основы статистики и теории вероятностей
-
- Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.
-
-
Основы математики для Data Science
-
- 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
-
Специализация 1: Machine Learning — машинное обучение
-
- 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.
-
-
Специализация 2: Data Engineer — дата-инженер
-
- 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.
-
-
Специализация 3: Data Analyst — дата-аналитик
-
- 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.
-
-
✦ Трудоустройство с помощью Центра карьеры
-
- Карьерный консультант поможет подготовиться к собеседованию в компании-партнёре. Разберёте частые вопросы и научитесь меньше переживать на интервью.
- Напишете сопроводительное письмо и грамотно оформите резюме.
- Будете готовы пройти собеседование — карьерный консультант организует встречу с работодателем.
- На интервью презентуете проекты, над которыми вы работали на курсе, а знания и навыки пригодятся для выполнения тестовых задач.
-
Третий уровень: повышение квалификации
-
Специализация 1: Machine Learning PRO
-
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
-
-
Специализация 2: Data Engineer PRO
-
- 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.
-
-
Специализация 3: Data Analyst PRO
-
- Трек 1. Продуктовая аналитика. Будете обрабатывать данные, исследовать взаимодействие пользователей с продуктом, интерпретировать собранную информацию. Полученные результаты помогут решить задачи бизнеса.
- Трек 2. Маркетинговая аналитика. Узнаете, как настраивать веб- и сквозную аналитику, создавать воронки продаж, анализировать поведение пользователей на сайте.
- 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
-
Основы статистики и теории вероятностей
-
- Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.
-
-
Основы математики для data science
-
- 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.
-
-
Система контроля версий Git
-
- Научитесь версионировать изменения в коде, создавать ветки и управлять ими, разрешать конфликты версий. Узнаете полезные правила работы с Git.
-
-
Английский для IT-специалистов
-
- Получите языковые навыки, которые помогут пройти собеседование в иностранную компанию и комфортно общаться в смешанных командах.
-
О Skillbox
- Минск
- Ташкент
- Баку
- Астана
- Кишинев
- Бишкек
- Москва
- Алматы
- Шымкент
- Актобе
- Семей
- Караганда
- Павлодар
- Атырау
- Гомель
- Могилев
- Наманган
- Самарканд
- ОШ
- Тирасполь
- Бельцы