Программа и содержание
Интенсив по статистике
Научитесь применять статистические критерии и анализировать данные в Python.
Зачем изучать статистику
Современному специалисту, будь то аналитик или менеджер, важно уметь отличать реальные закономерности от случайных совпадений, понимать, насколько надежны данные и выводы, и грамотно интерпретировать результаты экспериментов, опросов и бизнес-аналитики
Знание статистики — это основа для принятия обоснованных решений в условиях неопределенности
Кому подойдёт курс
Аналитикам и ML инженерам: Углубите навыки в статистике, научитесь использовать разные критерии для проведения A/B-тестов
Исследователям: Научитесь правильно выбирать статистические критерии и автоматизировать расчеты в Python
Менеджерам и руководителям: Начнете говорить на одном языке с аналитиками. Научитесь принимать решения с опорой на данные
Чему вы научитесь
Разбираться в критериях: Мы не только научим применять статистические критерии на практике, но подробно разберем, как они устроены изнутри, какие у них есть ограничения и как правильно выбирать инструменты для статистического анализа
Применять Python для анализа данных: Поможем освоить работу с данными в Jupyter Notebook и библиотеками для анализа данных и статистических вычислений
Планировать эксперименты: Научим заранее определять, сколько нужно данных и времени для проведения эксперимента
Визуализировать результаты: Особое внимание уделим тому, как презентовать свои результаты и как сделать их понятными для бизнеса и заказчиков
Программа обучения
1 неделя. Основы статистики и проверки гипотез
Генеральная совокупность и выборочные данные
Описательные статистики: среднее, дисперсия, медиана
Нормальное распределение и его свойства
Идея статистического вывода
Доверительные интервалы и p-value
2 неделя. Основные статистические критерии
T-test: от теории к практике
Непараметрические критерии
Bootstrap и его разновидности
Корреляция и оценка зависимости
Как выбрать нужный критерий
3 неделя. Планирование эксперимента
Формирование гипотез
Анализ мощности тестов
Определение размера выборки
Размер эффекта и MDE
4 неделя. Интерпретация и презентация результатов
Визуализация: как выбрать правильный график
Типичные ошибки интерпретации данных
Как говорить о статистике понятным бизнесу языком
5 неделя. Практика
Анализ результатов экспериментов в рамках решения реальных кейсов
Преподаватель курса Анатолий Карпов
CEO Karpov Courses, Ex Руководитель команды аналитики VK
Руководил командой аналитики в отделе бизнеса и рекламы ВКонтакте
Автор обучающих курсов по статистике и машинному обучению, на которых обучается более 200 000 человек
Самый читаемый специалист по анализу данных в России по данным исследования NewHR