Главная страницаКатегория обработка и анализ данныхСтатистика для Data Science и бизнес-анализа

Статистика для Data Science и бизнес-анализа

Name: Статистика для Data Science и бизнес-анализа
Rating: 5 (28 reviews)

Statistics for Data Science and Business Analysis

udemy

★5 (всего оценок - 28)

Продолжительность

4 ч 49 мин

Категория

Обработка и анализ данных

Количество 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 1.00:03:55
What does the course cover?
Урок 2.00:04:03
Understanding the difference between a population and a sample
Урок 3.00:04:34
The various types of data we can work with
Урок 4.00:03:44
Levels of measurement
Урок 5.00:04:53
Categorical variables. Visualization techniques for categorical variables
Урок 6.00:03:10
Numerical variables. Using a frequency distribution table
Урок 7.00:02:15
Histogram charts
Урок 8.00:04:45
Cross tables and scatter plots
Урок 9.00:04:21
The main measures of central tendency: mean, median and mode
Урок 10.00:02:38
Measuring skewness
Урок 11.00:05:56
Measuring how data is spread out: calculating variance
Урок 12.00:04:41
Standard deviation and coefficient of variation
Урок 13.00:03:24
Calculating and understanding covariance
Урок 14.00:03:18
The correlation coefficient
Урок 15.00:16:16
Practical example
Урок 16.00:01:01
Introduction to inferential statistics
Урок 17.00:04:34
What is a distribution?
Урок 18.00:03:55
The Normal distribution
Урок 19.00:03:31
The standard normal distribution
Урок 20.00:04:21
Understanding the central limit theorem
Урок 21.00:01:28
Standard error
Урок 22.00:03:08
Working with estimators and estimates
Урок 23.00:02:42
Confidence intervals - an invaluable tool for decision making
Урок 24.00:08:02
Calculating confidence intervals within a population with a known variance
Урок 25.00:04:39
Confidence interval clarifications
Урок 26.00:03:23
Student's T distribution
Урок 27.00:04:37
Calculating confidence intervals within a population with an unknown variance
Урок 28.00:04:53
What is a margin of error and why is it important in Statistics?
Урок 29.00:06:05
Calculating confidence intervals for two means with dependent samples
Урок 30.00:04:32
Calculating confidence intervals for two means with independent samples (part 1)
Урок 31.00:03:58
Calculating confidence intervals for two means with independent samples (part 2)
Урок 32.00:01:28
Calculating confidence intervals for two means with independent samples (part 3)
Урок 33.00:10:07
Practical example: inferential statistics
Урок 34.00:05:53
The null and the alternative hypothesis
Урок 35.00:07:06
Establishing a rejection region and a significance level
Урок 36.00:04:15
Type I error vs Type II error
Урок 37.00:06:35
Test for the mean. Population variance known
Урок 38.00:04:14
What is the p-value and why is it one of the most useful tools for statisticians
Урок 39.00:04:49
Test for the mean. Population variance unknown
Урок 40.00:05:19
Test for the mean. Dependent samples
Урок 41.00:04:23
Test for the mean. Independent samples (Part 1)
Урок 42.00:04:27
Test for the mean. Independent samples (Part 2)
Урок 43.00:07:17
Practical example: hypothesis testing
Урок 44.00:01:03
Introduction to regression analysis
Урок 45.00:04:13
Correlation and causation
Урок 46.00:05:51
The linear regression model made easy
Урок 47.00:01:44
What is the difference between correlation and regression?
Урок 48.00:01:26
A geometrical representation of the linear regression model
Урок 49.00:05:46
A practical example - Reinforced learning
Урок 50.00:03:38
Decomposing the linear regression model - understanding its nuts and bolts
Урок 51.00:05:25
What is R-squared and how does it help us?
Урок 52.00:02:24
The ordinary least squares setting and its practical applications
Урок 53.00:04:55
Studying regression tables
Урок 54.00:02:56
The multiple linear regression model
Урок 55.00:05:25
The adjusted R-squared
Урок 56.00:02:02
What does the F-statistic show us and why do we need to understand it?
Урок 57.00:02:22
OLS assumptions
Урок 58.00:01:51
A1. Linearity
Урок 59.00:04:10
A2. No endogeneity
Урок 60.00:05:48
A3. Normality and homoscedasticity
Урок 61.00:03:15
A4. No autocorrelation
Урок 62.00:03:27
A5. No multicollinearity
Урок 63.00:05:04
Dummy variables
Урок 64.00:14:10
Practical example: regression analysis

Автор - udemy

udemy

Udemy — одна из самых масштабных платформ в мире, предлагающая обучающий контент от авторов и экспертов со всего света. Сервис объединяет миллионы учеников и десятки тысяч преподавателей, создающих курсы на самые разнообразные темы.Основные возможности платформыШирокий выбор тем: от программирования и дизайна до маркетинга, психологии и личной эффективности.Глобальное сообщество авторов: материалы создаются специалистами из разных стран.Удобный ф

+198

Комментарии