udemy
Udemy - одна из самых больших площадок в мире по доставке обучающего контента от разных авторов всего мира. Присутсвуют курсы практически на любую тему.
Статистика для Data Science и бизнес-анализа
Statistics for Data Science and Business Analysis
★5 (всего оценок - 28)
Продолжительность
4 ч 49 мин
Категория
Обработка и анализ данныхКоличество уроков
64 Видео
Дата добавления
26 февр. 2020 г., 21:13
Язык
Английский
Дата выхода
1 февр. 2020 г., 23:01
Дата обновления
29 апр. 2026 г., 06:46
Этот курс — ваш быстрый и практичный вход в мир статистики, где каждая формула и каждый метод имеют прикладное значение. Вы научитесь применять статистические инструменты для анализа данных, принятия решений и проверки гипотез в бизнесе и Data Science.
Что вы получите от изучения статистики для Data Science и бизнеса
Статистика лежит в основе современной аналитики. Она помогает интерпретировать данные, прогнозировать результаты, понимать закономерности и принимать решения на основе фактов. Этот курс структурирован так, чтобы вы быстро освоили ключевые концепции и сразу же смогли применять их в работе.
Основные направления обучения
- Описательная статистика для анализа данных и выявления закономерностей
- Инферентная статистика и логический подход к проверке гипотез
- Регрессионный анализ и построение прогностических моделей
- Визуализация данных для наглядного представления результатов
- Научный статистический язык и работа с терминологией
Почему этот курс — лучший старт для аналитической карьеры
Он разработан как универсальная база для маркетинговых аналитиков, BI-специалистов, аналитиков данных и будущих Data Scientists. Обучение основано на практических заданиях, реальных кейсах и понятных объяснениях, которые помогают быстро разбираться в сложных концепциях.
Главные преимущества подхода
- Понимание почему используются те или иные статистические тесты
- Развитие критического мышления, необходимого для анализа данных
- Работа с примерами, близкими к реальным бизнес‑задачам
- Обучение методом «от простого к сложному»
Формат обучения и материалы курса
Курс создан с акцентом на понятность и удобство. Каждый урок сопровождается визуальными материалами, анимацией, практическими задачами и вспомогательными ресурсами.
Что включено в программу
- Высококачественные HD‑видео и анимация
- Пошаговые разъяснения статистических методов
- Большой набор дополнительных материалов: глоссарий, заметки, раздаточные материалы
- Тематические исследования для закрепления навыков
- Динамичная подача материала без «воды»
Чем этот курс отличается от других
Вы не просто изучаете теорию — вы учитесь мыслить как аналитик. Программа помогает выработать системный подход, необходимый для построения моделей, анализа данных и разработки решений на основе статистики.
Ключевые отличия
- Современный формат обучения: яркая подача, качественная графика и структурированные блоки
- Экспертный инструктор с международным опытом в математике и статистике
- Полный охват тем, необходимых для профессий в аналитике и Data Science
- Фокус на практике — реальные кейсы и задания
- Интенсивный, но комфортный темп для эффективного обучения
Для кого подойдет этот курс
Курс создан для тех, кто хочет укрепить знания статистики и начать карьеру в аналитике или Data Science. Он подойдет:
- начинающим аналитикам данных и BI‑специалистам
- маркетологам, работающим с цифрами и исследованием аудитории
- будущим Data Scientists
- предпринимателям и менеджерам, использующим анализ данных в принятии решений
- студентам и всем, кто хочет понять статистику «с нуля»
Что вы сможете после прохождения курса
Завершив обучение, вы будете уверенно ориентироваться в статистических методах и сможете применять их в реальных задачах бизнеса и анализа данных.
Вы научитесь
- строить и интерпретировать статистические модели
- проводить проверку гипотез и делать выводы
- анализировать данные и выявлять закономерности
- работать с регрессиями и прогнозировать результаты
- выбирать корректные методы анализа под разные задачи
Этот курс поможет вам уверенно войти в профессию и укрепить фундаментальные навыки, необходимые каждому аналитику.
- Урок 1.00:03:55What does the course cover?
- Урок 2.00:04:03Understanding the difference between a population and a sample
- Урок 3.00:04:34The various types of data we can work with
- Урок 4.00:03:44Levels of measurement
- Урок 5.00:04:53Categorical variables. Visualization techniques for categorical variables
- Урок 6.00:03:10Numerical variables. Using a frequency distribution table
- Урок 7.00:02:15Histogram charts
- Урок 8.00:04:45Cross tables and scatter plots
- Урок 9.00:04:21The main measures of central tendency: mean, median and mode
- Урок 10.00:02:38Measuring skewness
- Урок 11.00:05:56Measuring how data is spread out: calculating variance
- Урок 12.00:04:41Standard deviation and coefficient of variation
- Урок 13.00:03:24Calculating and understanding covariance
- Урок 14.00:03:18The correlation coefficient
- Урок 15.00:16:16Practical example
- Урок 16.00:01:01Introduction to inferential statistics
- Урок 17.00:04:34What is a distribution?
- Урок 18.00:03:55The Normal distribution
- Урок 19.00:03:31The standard normal distribution
- Урок 20.00:04:21Understanding the central limit theorem
- Урок 21.00:01:28Standard error
- Урок 22.00:03:08Working with estimators and estimates
- Урок 23.00:02:42Confidence intervals - an invaluable tool for decision making
- Урок 24.00:08:02Calculating confidence intervals within a population with a known variance
- Урок 25.00:04:39Confidence interval clarifications
- Урок 26.00:03:23Student's T distribution
- Урок 27.00:04:37Calculating confidence intervals within a population with an unknown variance
- Урок 28.00:04:53What is a margin of error and why is it important in Statistics?
- Урок 29.00:06:05Calculating confidence intervals for two means with dependent samples
- Урок 30.00:04:32Calculating confidence intervals for two means with independent samples (part 1)
- Урок 31.00:03:58Calculating confidence intervals for two means with independent samples (part 2)
- Урок 32.00:01:28Calculating confidence intervals for two means with independent samples (part 3)
- Урок 33.00:10:07Practical example: inferential statistics
- Урок 34.00:05:53The null and the alternative hypothesis
- Урок 35.00:07:06Establishing a rejection region and a significance level
- Урок 36.00:04:15Type I error vs Type II error
- Урок 37.00:06:35Test for the mean. Population variance known
- Урок 38.00:04:14What is the p-value and why is it one of the most useful tools for statisticians
- Урок 39.00:04:49Test for the mean. Population variance unknown
- Урок 40.00:05:19Test for the mean. Dependent samples
- Урок 41.00:04:23Test for the mean. Independent samples (Part 1)
- Урок 42.00:04:27Test for the mean. Independent samples (Part 2)
- Урок 43.00:07:17Practical example: hypothesis testing
- Урок 44.00:01:03Introduction to regression analysis
- Урок 45.00:04:13Correlation and causation
- Урок 46.00:05:51The linear regression model made easy
- Урок 47.00:01:44What is the difference between correlation and regression?
- Урок 48.00:01:26A geometrical representation of the linear regression model
- Урок 49.00:05:46A practical example - Reinforced learning
- Урок 50.00:03:38Decomposing the linear regression model - understanding its nuts and bolts
- Урок 51.00:05:25What is R-squared and how does it help us?
- Урок 52.00:02:24The ordinary least squares setting and its practical applications
- Урок 53.00:04:55Studying regression tables
- Урок 54.00:02:56The multiple linear regression model
- Урок 55.00:05:25The adjusted R-squared
- Урок 56.00:02:02What does the F-statistic show us and why do we need to understand it?
- Урок 57.00:02:22OLS assumptions
- Урок 58.00:01:51A1. Linearity
- Урок 59.00:04:10A2. No endogeneity
- Урок 60.00:05:48A3. Normality and homoscedasticity
- Урок 61.00:03:15A4. No autocorrelation
- Урок 62.00:03:27A5. No multicollinearity
- Урок 63.00:05:04Dummy variables
- Урок 64.00:14:10Practical example: regression analysis
Автор - udemy
Комментарии