Программирование [zerotomastery.io] Введение в инференциальную статистику

[𝕯𝖆𝖗𝖐🥰𝕬𝖓𝖌𝖊𝖑]

Автор: zerotomastery.io​

Название: Введение в инференциальную статистику​

Продолжительность: 9 ч 25 мин Количество уроков: 112 Видео Язык: Английский Вес архива: 2,22 ГБ

Этот курс по инференциальной статистике поможет вам выстроить прочный фундамент статистического мышления и перейти от простого описания данных к умению делать корректные выводы и проверять гипотезы на практике. Материал подаётся через реальные примеры, работу с «грязными» данными и разбор инструментов в Python.

Что вы узнаете на курсе

Программа охватывает весь путь от первичного анализа данных до применения продвинутых статистических тестов. Курс сочетает теорию, практику и разбор типичных ошибок начинающих аналитиков.

Переход от описательной к инференциальной статистике

• Средние, медианы, дисперсии и другие базовые метрики
• Оценка распределений и поиск выбросов
• Сбор и подготовка данных для дальнейшего анализа

Доверительные интервалы и проверка гипотез

• Построение доверительных интервалов и интерпретация результатов
• t-тесты: одно- и двухвыборочные, парные
• Ошибки первого и второго рода, p-value, мощность теста

Продвинутые методы: ANOVA и непараметрические тесты

• Однофакторный и многофакторный ANOVA
• Тесты Манна–Уитни, Краскела–Уоллиса и другие методы для сложных распределений
• Выбор корректного теста в зависимости от данных

Практическая часть и работа в Python

Каждый блок курса включает примеры и упражнения в Python, ориентированные на реальные рабочие сценарии.

Ключевые навыки работы в Python

• Использование библиотек pandas, scipy и statsmodels
• Автоматизация расчётов и визуализация результатов
• Обработка и очистка реальных наборов данных

Capstone‑проекты

Завершая курс, вы решите практические задачи: проведёте анализ данных, проверите гипотезы, выберете модели и подготовите обоснованный статистический отчёт — так же, как это делают аналитики и data scientists в компаниях.

Кому подойдёт этот курс

• Начинающим аналитикам данных
• Студентам технических и экономических направлений
• Специалистам, которые хотят укрепить статистическую базу
• Тем, кто проходил базовую статистику и хочет перейти на следующий уровень

Если вы хотите научиться уверенно работать с данными, понимать статистические методы и принимать решения на основе доказательств — этот курс станет отличной точкой роста.

СКАЧАТЬ: