Онлайн-курс «Математика та статистика для Data Science» від robot_dreams (подія в архіві)

🐍 Ви навчитеся проводити статистичний аналіз даних за допомогою Python та опануєте інструменти для розв’язання завдань Data Science, зокрема бібліотеки та фреймворки Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly та scikit-learn.

Про курс

Аналіз даних за допомогою статистики та машинного навчання є однією із ключових навичок для Data Scientist 🦾

Цей курс дає ґрунтовні та практичні навички для проведення статистичного аналізу даних за допомогою Python та готує до роботи з машинним навчанням (ML).

Особлива увага приділятиметься опануванню основ наукового та математичного мислення з урахуванням простих прикладів.

Ви будете розвивати статистичну інтуїцію, навчитесь розпізнавати та уникати поширених помилок.

Опануєте основні методи та теорії, необхідні для обробки даних: лінійна алгебра, теорія множин, теорія ймовірності, розподіл даних та інші.

Навчитесь аналізувати та інтерпретувати дані: точкова та інтервальна оцінка, аналіз гіпотез, аналіз якісних даних.

📗 У фіналі курсу презентуєте проєкт — дескриптивний аналіз та візуалізація даних, на основі одного з математичних методів, який оберете самостійно.

Детальніше 🔗

Лекторка

Наталія Кеес, Data Scientist в Airbus

• створює системи штучного інтелекту для обробки природної мови
• будує пошукові системи та розумні асистенти для автоматизації процесів
• працювала в Data Science проєктах у сферах науки, страхування, машинобудування

Ваш результат після курсу

✔️ вмієте обробляти, аналізувати та візуалізувати дані за допомогою програмування Python і бібліотек Pandas, NumPy, MatPlotLib, Seaborn
✔️ маєте базові знання з вищої математики, необхідні для вирішення реальних завдань Data Science
✔️ володієте необхідними методами та теоріями для аналізу та обробки даних
✔️ розумієте, як інтерпретувати результати обробки даних, знаходити та коригувати помилки в аналізі
✔️ можете описувати реальні процеси та завдання математичною мовою
✔️ вмієте будувати і перевіряти статистичні гіпотези
✔️ вирішуєте завдання щодо прогнозування та класифікації даних за допомогою основних математичних методів аналізу даних: точкова, інтервальна оцінка, лінійна, поліноміальна та логістична регресія

Цей курс підійде всім, хто знає Python, і прагне —

🧩 заповнити прогалини в знаннях математики та статистики й зрозуміти процеси, які стоять за довгими математичними формулами
🧩 обробляти й аналізувати дані за допомогою математичних теорій і формул
🧩 формувати і валідувати статистичні гіпотези, будувати регресійні моделі
🧩 додавати у свої проєкти фічі на основі Data Science і Machine Learning
🧩 розпочати карʼєру в Data Science

Детальна програма курсу та FAQ 🔗