«Statistics Every Programmer Needs» - это практическое руководство по применению статистических и количественных методов в задачах программирования с помощью Python. В книге подробно разбираются как базовые приёмы (описательная статистика, проверка гипотез), так и продвинутые техники (линейная регрессия, временные ряды, цепи Маркова, оптимизация решений). Каждый самостоятельный раздел включает хорошо документированные примеры на Python: от прогнозирования сплитов на сверхмарафоне до классификации изюма по морфологическим признакам и анализа надёжности систем. Вы узнаете, как строить предиктивные модели и симуляции, интерпретировать и верифицировать результаты с научной тщательностью, а также принимать обоснованные решения в условиях неопределённости. Практические упражнения и воспроизводимые кодовые фрагменты помогут вам освоить статистику «от теории к делу» и превратить сырые данные в ценные инсайты.
Гэ́ри Саттон руководил и развивал высокоэффективные подразделения бизнес-аналитики и аналитики данных в различных отраслях, где для статистического анализа, предиктивного моделирования и других количественных исследований преимущественно использовался язык программирования R. Г-н Саттон получил степень бакалавра в Университете Южной Калифорнии, первую степень магистра - в Университете Джорджа Вашингтона, а вторую - по специальности «наука о данны
zerotomastery.io
Этот курс - ваш первый шаг в мир анализа данных с помощью одного из главных инструментов аналитика - Python. Без сложных терминов, продвинутой математики и требований к опыту. Только практичные, понятные уроки, которые научат вас анализировать данные на Python с нуля.
experiment-fest (expf.ru)
Как часто в своей работе вы сталкиваетесь с идеей провести A/B тест и проверить гипотезу на реальных данных? Мы думаем, что регулярно. Но прежде чем запустить эксперимент, чаще всего возникают следующие вопросы: Хватит ли нам данных? Что делать, если мне не будет хватать данных? Как понять, что мне нужно запускать именно эту гипотезу из 100 остальных? Как понять, что результаты эксперимента дадут рост для бизнеса?f
udemy
Статистика, которая вам нужна в офисе: описательная и логическая статистика, проверка гипотез, регрессионный анализ... Является ли статистика движущей силой в отрасли, в которую вы хотите войти? Вы хотите работать в качестве аналитика по маркетингу, бизнес-аналитика, аналитика данных или ученого данных? Ну, тогда вы попали в нужное место!
