Статистика с нуля до мастера (с Python): Буткемп

Почему стоит изучать статистику с Python?

Поверьте, статистика вокруг вас!

Она охватывает вероятности и взаимосвязи, являясь и искусством, и наукой, ориентированной на сбор, анализ, интерпретацию и представление данных, относящихся к этим вероятностям и взаимосвязям.

Цель — извлечение ценных выводов и помощь в принятии решений на основе данных, несмотря на неопределенности и изменения.

Знание статистики необходимо для многих профессий.

Организации, будь то бизнес или государственные учреждения, полагаются на статистические данные для принятия решений. Использование статистических инструментов позволяет предсказывать будущие тренды, особенно в таких сферах, как финансы, экономика и метеорология.

Статистика важна для карьеры в технологиях, таких как:

• Аналитик данных
• Дата-сайентист
• Инженер по машинному обучению
• Экономисты и финансовые аналитики!

Спрос на статистиков настолько велик, что существуют отдельные должности, где специалисты создают опросы, интерпретируют данные и предлагают инсайты.

В отличие от многих курсов, вы не будете одиноки в процессе обучения.

После регистрации вы присоединитесь к нашему активному онлайн-сообществу, где сможете взаимодействовать с тысячами других студентов, наставников, ассистентов и инструкторов.

Вы будете обучаться под руководством эксперта отрасли (Диого), который имеет огромный опыт использования статистики в различных профессиональных ролях. Он научит вас точным концепциям, инструментам и стратегиям, которые применяет сам.

Курс будет непрерывно развиваться вместе с индустрией.

По мере появления новых инструментов и технологий мы будем добавлять лекции и материалы, чтобы вы оставались на передовой своей профессии.

Этот курс станет вашим главным источником знаний по современным практикам статистики сейчас и в будущем.

Что вы получите от этого курса по статистике:

Учебная программа очень практична и объясняется по шагам доступным языком, так что вы будете чувствовать себя уверенно, даже если вы новичок в статистике или Python.

Мы начнем с самых основ, вводя фундаментальные концепции статистики и Python.

Но мы зайдем далеко за эти основы.

Вы изучите использование инструментов, таких как ChatGPT для анализа данных, продвинутые статистические теории, проекты на основе вероятностей и пройдете практические задания, которые углубят ваше понимание статистики и Python.

Вот некоторые ключевые темы и навыки, которые вы изучите:

1. Введение:

Мы начнем с обзора курса, настройки Google-аккаунта, загрузки материалов и изучения значения статистики на примере исторических событий, таких как катастрофа шаттла «Челленджер».

2. Python для статистики — Основы:

Изучите основы Python, важные для статистического анализа, охватывая такие концепции, как функции вывода и ввода, типы переменных, арифметические операции и управляющие структуры.

Пройдите практические задания для закрепления этих концепций.

3. Python для статистики — Средний уровень:

Расширьте знания Python, изучая циклы, списки, словари и рандомизацию. Примените эти навыки на практике и научитесь писать эффективные функции.

4. ChatGPT для анализа данных:

Узнайте, как инструменты, такие как ChatGPT и другие модели машинного обучения, меняют сферу работы с данными. Хотя они не заменят вашу роль, знание как их использовать необходимо для успеха.

Этот курс научит вас использовать ChatGPT для работы со статистикой, манипуляции данными и их анализа.

5. Описательная статистика:

Погрузитесь в техники описательной статистики, изучая виды переменных, различия между выборкой и генеральной совокупностью, и ключевые меры центральной тенденции, такие как среднее, медиана и мода, используя Python для вычислений и визуализации.

6. Доверительные интервалы:

Узнайте, как строить и интерпретировать доверительные интервалы, которые предлагают возможные значения для неизвестных параметров. Изучите такие темы, как стандартные ошибки и Z-оценки, и примените их с помощью Python.

7. Проверка гипотез:

Изучите проверку гипотез, ключевой элемент в инферентивной статистике. Поймите p-значения, ошибки, различные методы тестирования, применяя их с помощью Python.

Реальные примеры, такие как производство Tesla, делают обучение практичным и актуальным.

8. Множественная линейная регрессия:

Расширьте знания за пределами простой линейной регрессии, изучая множественную регрессию с несколькими предикторами. Изучите мультиколлинеарность, оптимизацию моделей и значимость предикторов посредством практических упражнений на Python.

9. Логистическая регрессия:

Сфокусируйтесь на бинарных исходах, изучив логистическую регрессию, важную для предсказания категориальных ответов. Поймите теории, такие как логит-функция и отношения шансов, применяя эти концепции в Python для классификации данных и оценки точности моделей.

10. Регрессия Кокса (Propotional Hazard):

Изучите анализ выживаемости с моделью пропорциональных рисков Кокса. Изучите ключевые концепции, такие как коэффициенты риска и цензура событий, эффективно используя Python для работы с временными данными до события.

Что в итоге?

Этот курс не о пассивном просмотре без понимания основ, после которого вы не будете знать, как дальше применять знания. Никак!

Этот курс вдохновит вас и бросит вызов, проводя от новичка до уверенного понимания статистики и навыков для успешной карьеры 💪.

Как мы уверены?

Тысячи студентов Zero To Mastery добились успеха в компаниях, таких как Google, Tesla, Amazon, Apple, IBM, JP Morgan, Facebook, Shopify и ведущих технологических фирмах.

Они приходили с разными уровнями подготовки. Многие начинали как абсолютные новички.

Вы можете быть одним из них.

Никаких рисков. Начните учиться сегодня, и если курс не оправдает ваших ожиданий, мы вернем деньги в течение 30 дней. Без лишних вопросов.