Загрузите основы математического мышления уже сейчас!

• Обучение на реальных задачах современного рынка, а не на примерах из учебника. 
• Построение и проверка статистических гипотез, работа с регрессионным анализом и предсказаниями.

Кому подойдет курс 

• Analyst / Data Scientist (beginner).
• Python ∪ Java Developers.
• Other IT specialists / Technical teachers ∪ students.

Программа 

1. Python для анализа данных: part 1.
2. Python для анализа данных: part 2.
3. Дескриптивная статистика.
4. Теория множеств. 
5. Теория вероятности. Введение.
6. Случайные величины и распределения.
7. Зависимость между случайными величинами.
8. Основные распределения.
9. Данные. Статистика. Выборка.
10. Точечная оценка.
11. Интервальная оценка.
12. Проверка статистических гипотез.
13. Анализ качественных данных.
14. Статистика на практике.
15. Регрессионный анализ.
16. Логистическая регрессия. Введение в машинное обучение.

Чему вы научитесь 

• Применять математические формулы под конкретные задачи и понимать, почему нужно использовать именно их.
• Находить закономерности и тенденции в данных.
• Строить и проверять статистические гипотезы.
• Предсказывать результаты выборов и находить взаимосвязи между затратами на рекламу и продажами.
• Работать с big data структурно и без хаоса.
• Получить знания и навыки, которые необходимы для работы в сфере data science и machine learning.
• Повысить уровень квалификации на вашей текущей позиции.