Курс будет полезен тем, кто имеет небольшой опыт работы с данными, или хочет освежить знания по теории вероятностей, математической статистике, типах данных и способах изучения взаимосвязей между признаками. Сначала мы вспомним основы теории вероятностей и поговорим о случайных величинах и их свойствах, об основных распределениях случайных величин. Затем перейдем к основным характеристикам распределений: мерам центра и мерам вариативности. Далее обсудим основные типы шкал измерения признаков, а также основные ограничения, которые тип шкалы накладывает на применимые методы анализа данных. После чего поговорим о графическом анализе данных и способах визуализации распределений, индивидуальных или совместных, изучим основные виды выборок, способы их формирования и оценки качества, и узнаем инструменты работы с пропущенными и неопределенными значениями. Разобравшись с изучением одномерных распределений, перейдем к исследованию взаимосвязей между признаками: рассмотрим ограничения, накладываемые типом данных на выбор методов, применимых для оценки взаимосвязей, поговорим о коэффициентах взаимосвязи номинальных признаков (Хи-квадрат и его производные), затем рассмотрим коэффициенты корреляции (ранговой, парной, частной) и в заключение поговорим о построении модели линейной регрессии, ее задачах, ограничениях и способах оценки качества модели. Вы сможете применить полученные знания, выполнив небольшие проекты на реальных данных. Практические задания курса созданы с использованием реальных данных, которые аналитики компании используют для решения повседневных рабочих задач (данные предоставлены компанией 2GIS).

Результат

Что вы получите

Знает основные законы распределения случайных величин.
Знает основные типы данных, понимает ограничения, которые накладывает тип шкалы на то, какие статистические инструменты могут быть применены.
Понимает принципы корректного формирования выборок из данных, умеет рассчитать требуемый объем выборки.
Знает принципы проверки гипотез разных видов и умеет определять классы задач, для решения которых нужна та или иная гипотеза и способ ее проверки.
Умеет выбрать корректный инструмент для проверки статистических гипотез разных видов.
Умеет применить на практике алгоритм проверки статистических гипотез для решения исследовательских задач.
Владеет инструментами исследования взаимосвязей между признаками, измеренными разными видами шкал.
Владеет навыками построения линейной регрессии для изучения множественных линейных взаимосвязей, а также навыками оценки качества регрессионной модели.

Содержание