Главная страницаКатегория pythonБуткемп по статистике (с использованием Python): От нуля до мастерства

Буткемп по статистике (с использованием Python): От нуля до мастерства

Name: Буткемп по статистике (с использованием Python): От нуля до мастерства
Price: 12.5 USD
Rating: 5 (15 reviews)

Statistics Bootcamp (with Python): Zero to Mastery

zerotomastery.io

★5 (всего оценок - 15)

Продолжительность

20 ч 50 мин

Категория

Python

Количество уроков

226 Видео

Дата добавления

19 мая 2024 г., 21:51

Язык

Английский

Дата обновления

29 апр. 2026 г., 20:19

Буткемп по статистике с использованием Python — это ваш быстрый путь от полного новичка до уверенного специалиста, который понимает данные, умеет анализировать их и применять статистические методы на практике. Курс ориентирован на реальные проекты, современные инструменты и практику, которую вы сможете использовать сразу.

Что представляет собой этот буткемп

Курс создан для тех, кто хочет освоить статистику через практику и актуальные инструменты. Вы будете работать с Python, создавать проекты, проходить викторины и даже использовать ChatGPT для ускорения анализа данных. Такой подход помогает обучаться не в теории, а в действии.

Основной фокус программы

Изучение базовой и продвинутой статистики
Решение реальных задач анализа данных
Применение Python (NumPy, Pandas, SciPy)
Использование ChatGPT для аналитики и автоматизации

Почему этот курс — лучший способ изучать статистику

Мы гарантируем: курс максимально практичный, актуальный и подходит как новичкам, так и тем, кто хочет закрыть пробелы в знаниях. Статистика подаётся через реальные сценарии и проекты, что делает обучение интересным и мотивирующим.

Преимущества подхода буткемпа

6 практических проектов от основ до сложного анализа
18 интерактивных викторин и упражнений для закрепления знаний
Постепенное усложнение — без перегрузки
Фокус на применении статистики в аналитике, Data Science и ML

Кому подойдёт этот курс

Программа создана таким образом, чтобы каждый смог освоить важнейшие концепции статистики и научиться применять их в работе.

Идеален для:

будущих аналитиков данных
начинающих Data Science специалистов
разработчиков, которым нужны статистические навыки
бизнес-аналитиков и продуктологов
студентов и новичков в IT

Какие навыки вы получите

После завершения буткемпа вы сможете уверенно работать с данными и применять статистику во всех аспектах анализа.

Ключевые навыки

Описательная и вероятностная статистика
Тестирование гипотез
Регрессионный анализ
Работа со статистическими библиотеками Python
Применение статистики в Data Science и машинном обучении
Использование ChatGPT для статистического анализа

Что вас ждёт в процессе обучения

Вместо сухой теории вы будете учиться через реальную практику и выполнение задач, которые встречаются в работе аналитиков и дата-сайентистов.

Формат курса

Проекты, имитирующие рабочие ситуации
Удобные видео-уроки и разборы
Проверка знаний с помощью викторин
Поддержка ИИ-инструментов в процессе обучения

Итог

Буткемп по статистике (с использованием Python): От нуля до мастерства — это эффективный и современный путь в мир анализа данных. Он даст вам фундамент, необходимый для карьерного роста в областях, связанных с аналитикой, Data Science и машинным обучением.

Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум

Урок 1. 00:01:14
Learn Statistics with Diogo Resende
Урок 2. 00:02:50
Course Outline
Урок 3. 00:03:31
Why Statistics Matter - The Challenger Space Shuttle Disaster
Урок 4. 00:05:24
Creating a Google Account
Урок 5. 00:03:24
Setting Up the Course Materials
Урок 6. 00:01:54
Game Plan for Python Essentials
Урок 7. 00:05:48
Print Function
Урок 8. 00:10:28
Python - Print Function
Урок 9. 00:04:20
Input Function
Урок 10. 00:08:09
Python - Input Function
Урок 11. 00:06:51
CHALLENGE - Your Superhero Name
Урок 12. 00:03:02
Variable Types
Урок 13. 00:06:27
Python - Variable Types
Урок 14. 00:06:04
Arithmetic Operators
Урок 15. 00:06:48
Python - Arithmetic Operators
Урок 16. 00:03:41
Comparison Operators
Урок 17. 00:04:57
Python - Comparison Operators
Урок 18. 00:11:29
CHALLENGE - Split Bill Calculator
Урок 19. 00:06:22
The if-else Condition
Урок 20. 00:06:02
Python - if-else Conditions
Урок 21. 00:02:29
EXERCISE - Can You Vote?
Урок 22. 00:05:22
EXERCISE - Grading Papers
Урок 23. 00:11:55
CHALLENGE - Berghain Club Bouncer
Урок 24. 00:19:44
CHALLENGE - Your Monthly Savings Plan
Урок 25. 00:02:22
Wrap Up - Python Essentials
Урок 26. 00:03:08
Game Plan for Intermediate Python for Statistics
Урок 27. 00:02:27
While Loop
Урок 28. 00:06:45
Python - While Loops
Урок 29. 00:05:03
EXERCISE - Countdown Times
Урок 30. 00:07:01
Python Lists
Урок 31. 00:10:31
Python - Lists
Урок 32. 00:06:43
EXERCISE - Monthly Expense Report
Урок 33. 00:06:07
EXERCISE - Fibonacci Sequence
Урок 34. 00:04:36
Randomization
Урок 35. 00:05:25
Python - Randomization
Урок 36. 00:06:22
EXERCISE - Movie Picker
Урок 37. 00:09:01
CHALLENGE - Read my Mind
Урок 38. 00:04:03
Dictionaries
Урок 39. 00:06:31
Python - Dictionaries
Урок 40. 00:07:36
EXERCISE - Magical Pet Sounds
Урок 41. 00:16:20
CHALLENGE - Budget Mastermind
Урок 42. 00:04:42
For Loops
Урок 43. 00:04:19
Python - For Loops
Урок 44. 00:04:27
EXERCISE - Sum of Numbers
Урок 45. 00:07:59
EXERCISE - Counting the Number of Characters
Урок 46. 00:14:09
CHALLENGE - Treasure Hunter
Урок 47. 00:06:49
Functions
Урок 48. 00:06:19
Python - Functions
Урок 49. 00:02:21
EXERCISE - Function That Adds Numbers
Урок 50. 00:04:36
EXERCISE - Function That Counts Vowels
Урок 51. 00:06:35
EXERCISE - Function That Transforms Fahrenheit to Celsius
Урок 52. 00:24:41
CHALLENGE - Recipe Converter
Урок 53. 00:03:24
Wrap Up - Python Intermediate Skills
Урок 54. 00:05:52
Project Presentation - Virtual Escape Game
Урок 55. 00:08:16
Python - Plan the Solution
Урок 56. 00:08:48
Python - Check User's Answer Function
Урок 57. 00:18:12
Python - Prepare Game
Урок 58. 00:06:55
Python - Solving with ChatGPT
Урок 59. 00:01:51
Game Plan for Descriptive Statistics
Урок 60. 00:02:56
Variable Types in Statistics
Урок 61. 00:03:29
Population vs. Sample
Урок 62. 00:02:17
CASE STUDY Briefing - Moneyball
Урок 63. 00:05:52
Python - Setting Up
Урок 64. 00:03:14
Measures of Central Tendency
Урок 65. 00:03:39
(Arithmetic) Mean
Урок 66. 00:04:45
Python - Mean
Урок 67. 00:02:36
EXERCISE - Python
Урок 68. 00:02:17
Median
Урок 69. 00:01:52
Python - Median
Урок 70. 00:01:09
EXERCISE - Median
Урок 71. 00:01:28
Mode
Урок 72. 00:02:35
Python - Mode
Урок 73. 00:02:37
EXERCISE - Mode
Урок 74. 00:04:57
Standard Deviation and Variance
Урок 75. 00:05:27
Python - Standard Deviation and Variance
Урок 76. 00:02:38
EXERCISE - Standard Deviation and Variance
Урок 77. 00:04:32
Coefficient of Variation
Урок 78. 00:03:26
Python - Coefficient of Variation
Урок 79. 00:01:04
EXERCISE - Coefficient of Variation
Урок 80. 00:04:15
Covariance
Урок 81. 00:03:48
Python - Covariance
Урок 82. 00:01:52
EXERCISE - Covariance
Урок 83. 00:06:55
Correlation
Урок 84. 00:05:37
Python - Correlation
Урок 85. 00:02:01
EXERCISE - Correlation
Урок 86. 00:04:09
Normal Distribution
Урок 87. 00:06:48
Python - Normal Distribution
Урок 88. 00:03:12
EXERCISE - Normal Distribution
Урок 89. 00:04:15
CASE STUDY - Moneyball
Урок 90. 00:01:56
Wrap Up - Descriptive Statistics
Урок 91. 00:01:05
Game Plan for Confidence Intervals
Урок 92. 00:01:30
CASE STUDY Briefing - Dioguinis Pizza
Урок 93. 00:02:18
Standard Error of the Sample Mean
Урок 94. 00:04:40
Python - Libraries and Data
Урок 95. 00:02:48
Python - Standard Error of the Sample Mean
Урок 96. 00:03:13
Z-Score and Standardization
Урок 97. 00:09:58
Python - Z-Score and Standardization
Урок 98. 00:04:50
Confidence Level
Урок 99. 00:10:31
Python - Confidence Level
Урок 100. 00:06:18
Confidence Intervals for Large Samples
Урок 101. 00:06:13
Python - Confidence Interval for Large Samples
Урок 102. 00:06:56
EXERCISE - Confidence Interval Function with ChatGPT
Урок 103. 00:02:36
CASE STUDY - Guinness Beer and t-distribution
Урок 104. 00:03:27
Confidence Interval with Small Samples
Урок 105. 00:07:14
Degrees of Freedom
Урок 106. 00:08:15
Python - Confidence Interval with Small Samples
Урок 107. 00:05:12
EXERCISE - Confidence Interval Function with ChatGPT
Урок 108. 00:04:28
Confidence Intervals Wrap Up
Урок 109. 00:02:41
Project Presentation - Lights, Camera, Statistics
Урок 110. 00:20:53
Python - Data Preparation and Cleaning
Урок 111. 00:16:56
Python - Exploratory Data Analysis
Урок 112. 00:11:58
Python - Estimating Average Ratings
Урок 113. 00:05:44
Python - Conclusions
Урок 114. 00:02:57
Exercise: Imposter Syndrome
Урок 115. 00:03:08
Game Plan for Hypothesis Testing
Урок 116. 00:04:55
What is Hypothesis Testing?
Урок 117. 00:04:37
P-Value
Урок 118. 00:04:06
Type I and Type II Errors
Урок 119. 00:02:59
CASE STUDY - Publication Bias in Statistics
Урок 120. 00:06:51
How to Test Your Hypothesis (Known Population Variance).
Урок 121. 00:01:49
CASE STUDY Briefing - Tesla Production
Урок 122. 00:02:53
Python - Setting Up and Libraries
Урок 123. 00:12:01
Python - How to Test Your Hypothesis (Known Population Variance)
Урок 124. 00:05:23
Python - Build a Function to Test Your Known Variance Hypothesis
Урок 125. 00:02:55
Hypothesis Testing with Unknown Population Variance
Урок 126. 00:11:03
Python - How to Test Your Hypothesis (Unknown Population Variance) - Part 1
Урок 127. 00:06:39
Python - How to Test Your Hypothesis (Unknown Population Variance) - Part 2
Урок 128. 00:03:55
Paired T-Test
Урок 129. 00:10:40
Python - Paired T-Test - Part 1
Урок 130. 00:03:30
Python - Paired T-Test - Part 2
Урок 131. 00:05:31
Two Sample T-Test
Урок 132. 00:08:05
Python - Levene's Test
Урок 133. 00:03:45
Python - Welch's T-Test
Урок 134. 00:02:13
Python - Two-Sample T-Test
Урок 135. 00:04:42
Exercise - Two-Sample Test Function
Урок 136. 00:05:51
One-Tailed Test vs. Two-Tailed Test
Урок 137. 00:07:28
Python - One-Tailed Test with Known Variance
Урок 138. 00:05:40
Python - One-Tailed Test with Unknown Variance
Урок 139. 00:05:55
Python - One-Tailed Paired T-Test
Урок 140. 00:05:30
Python - One-Tailed Two-Sample T-Test
Урок 141. 00:03:09
Chi-Square Test
Урок 142. 00:11:00
Python - Chi-Square Test
Урок 143. 00:02:44
Is Your Distribution Normal? - The Shapiro-Wilks Test
Урок 144. 00:05:35
Python - Shapiro-Wilks Test
Урок 145. 00:02:44
Hypothesis Testing Wrap Up
Урок 146. 00:03:40
Powerposing and P-Hacking
Урок 147. 00:14:42
Python Solutions - Data
Урок 148. 00:02:44
Capstone Project with ChatGPT - Yelp me!
Урок 149. 00:11:20
Python Solutions - Hypothesis 1
Урок 150. 00:09:08
Python Solutions - Hypothesis 2
Урок 151. 00:08:42
Python Solutions - Hypothesis 3
Урок 152. 00:01:23
Game Plan for Multilinear Regression
Урок 153. 00:01:54
CASE STUDY Briefing - Pricing Diamonds
Урок 154. 00:05:13
Linear Regression
Урок 155. 00:04:21
Python - Libraries and Data
Урок 156. 00:04:58
Python - Exploratory Data Analysis
Урок 157. 00:03:10
Python - Linear Regression
Урок 158. 00:04:24
Regression Statistics
Урок 159. 00:02:30
Python - Linear Regression Output
Урок 160. 00:02:57
Python - Plotting Regression Curve
Урок 161. 00:04:01
Dummy Variable (Trap)
Урок 162. 00:06:53
Python - Linear Regression with Dummy Variables
Урок 163. 00:07:11
EXERCISE - Create Function that Reads the Regression Coefficients with ChatGPT
Урок 164. 00:04:02
CASE STUDY - Linearity Bias - We Will All Be Obese! Wait What?
Урок 165. 00:01:48
Multilinear Regression
Урок 166. 00:05:48
Python - Categorical Variables
Урок 167. 00:02:11
Python - Multilinear Regression Preparation
Урок 168. 00:03:28
Under and Overfitting
Урок 169. 00:02:35
Training and Test Set
Урок 170. 00:03:15
Python - Training and Test Split
Урок 171. 00:08:43
Python - Multilinear Regression
Урок 172. 00:06:08
Assessing Regression Models
Урок 173. 00:06:20
Python - Assessing Regression Model
Урок 174. 00:02:52
CASE STUDY - Dangers of Regression Analysis
Урок 175. 00:02:03
Multilinear Regression Wrap Up
Урок 176. 00:01:08
Capstone Project - Understanding Sales Drivers
Урок 177. 00:07:14
Python - Solutions - Step 1
Урок 178. 00:05:38
Python - Solutions - Steps 2-4
Урок 179. 00:07:16
Python - Solutions - Steps 5-6
Урок 180. 00:01:40
Game Plan for Logistic Regression
Урок 181. 00:01:26
CASE STUDY Briefing - Spam Emails
Урок 182. 00:03:29
Logistic Regression
Урок 183. 00:03:32
Python - Preparing Script and Loading Data
Урок 184. 00:03:45
Python - Summary Statistics
Урок 185. 00:05:37
Python - Histograms and Outlier Detection
Урок 186. 00:03:27
Python - Correlation Matrix
Урок 187. 00:04:00
Python - Logistic Regression Preparation
Урок 188. 00:02:12
How to Read Logistic Regression Coefficients
Урок 189. 00:02:18
Python - Logistic Regression
Урок 190. 00:09:07
Python - Build a Coefficient Function with ChatGPT
Урок 191. 00:03:20
Python - Predictions
Урок 192. 00:06:25
Confusion Matrix and Model Assessment
Урок 193. 00:05:35
Python - Confusion Matrix and Classification Report
Урок 194. 00:05:31
Python - Assessing Classification Models with ChatGPT
Урок 195. 00:03:16
Section Wrap Up - Logistic Regression
Урок 196. 00:01:34
Capstone Project - Surviving Titanic
Урок 197. 00:08:13
Python - Libraries and Data with ChatGPT
Урок 198. 00:12:35
Python - Removing Outliers and EDA with ChatGPT
Урок 199. 00:23:29
Python - Logistic Regression Model and Assessment with ChatGPT
Урок 200. 00:02:15
Game Plan for Cox Proportional Hazard Regression
Урок 201. 00:07:48
Introduction to Survival Analysis
Урок 202. 00:01:48
CASE STUDY - Briefing
Урок 203. 00:05:10
Python - Libraries and Data
Урок 204. 00:04:36
Kaplan-Meier Estimator
Урок 205. 00:04:23
Python - Kaplan Meier Estimator
Урок 206. 00:02:47
Python - Calculating for a Specific Event
Урок 207. 00:03:52
Python - Plotting Kaplan-Meier and Cumulated Curves
Урок 208. 00:03:46
Censoring
Урок 209. 00:02:56
Log Rank Test
Урок 210. 00:05:51
Python - Kaplan-Meier Estimator per Gender and Visualization
Урок 211. 00:06:34
Python - Log Rank Test
Урок 212. 00:04:52
Cox Proportional Hazard Regression
Урок 213. 00:03:12
Python - Prepare Data for CPH Model
Урок 214. 00:09:37
Python - Cox Proportional Hazard Regression
Урок 215. 00:02:13
Python - Visualize Results
Урок 216. 00:05:19
Assessing Cox Proportional Hazard Models
Урок 217. 00:08:38
Python - Assessing the CPH Model
Урок 218. 00:03:39
Python - Predicting Specific Instances
Урок 219. 00:03:15
Cox Proportional Hazard Regression Wrap Up
Урок 220. 00:01:24
Capstone Project - Will Your App Make it?
Урок 221. 00:07:11
Python - Libraries and Data
Урок 222. 00:19:11
Python - Data Cleaning
Урок 223. 00:08:27
Python - Dependent Variable
Урок 224. 00:04:31
Python - Kaplan-Meier Estimator
Урок 225. 00:10:01
Python - Cox Model
Урок 226. 00:01:18
Thank You!

Автор - zerotomastery.io

zerotomastery.io

Независимо от того, начинаете ли вы путь в программировании или стремитесь повысить свой уровень, академия Zero To Mastery помогает освоить ключевые технологические навыки. На платформе вы можете изучить React, JavaScript, Python, CSS и многие другие инструменты, необходимые для карьерного роста, успешного трудоустройства и достижения результатов в ведущих компаниях.

+267

Комментарии