6 weeks
from 3 to 6 hours per week
2 credit units
Russian language
certificateЧтобы получить сертификат, необходимо успешно сдать экзамен и в совокупности набрать не менее 40% за все оцениваемые элементы курса. Сдача экзамена с асинхронным прокторингом будет доступна сразу после оплаты курса. В течение месяца со дня сдачи ваш экзамен будет верифицирован, и по нему будет выпущен сертификат. Сертификат будет доступен в личном кабинете (вкладка "Мои курсы").
Cost of assessment procedures with identity verification - 3600 RUB
Оценка курса: ⭐️ 5.0
В курсе "Сбор и анализ данных в Python" мы изучим основы математической статистики и аккуратную работу с данными, научимся собирать и обрабатывать данные с помощью Python, поговорим про их визуализацию и предварительный анализ.
Курс является частью специализации "Машинное обучение: от статистики до нейросетей", состоящей из семи курсов: "Математическая статистика и А/В тестирование", "Основы машинного обучения (вводный курс)", "Сбор и анализ данных в Python", "Статистические методы анализа данных", "Продвинутые методы машинного обучения", "Основы глубинного обучения" и "Продвинутые методы глубинного обучения".
Мы познакомимся с базовыми понятиями статистики, научимся аккуратно собирать данные, обрабатывать их и визуализировать. Также мы поговорим про базовые теоремы, которые используются в математической статистике: ЗБЧ и ЦПТ.
Мы изучим основы математической статистики и аккуратную работу с данными, научимся собирать и обрабатывать данные с помощью Python, поговорим про их визуализацию и предварительный анализ.
Мы также познакомимся с основными распределениями и описательными статистиками, с которыми аналитики сталкиваются на повседневной основе. И обсудим теоремы, на которых базируется вся наука о данных: закон больших чисел и центральную предельную теорему.
Курс состоит из 5 недель. Каждая включает в себя несколько коротких видеолекций (суммарная продолжительность – от 60 до 100 минут), тест на знание теоретического материала (5 – 15 вопросов), а также тест, включающий в себя выполнение заданий по программированию и решение теоретических задач. На некоторых неделях задание по программированию заменено заданием на взаимное оценивание. В конце курса предусмотрен итоговый экзамен, состоящий из тестовых вопросов.
Базовые навыки программирования на языке Python. Математика для анализа данных: теория вероятностей, производные, оптимизация, интегралы, матрицы.
1. Распределения и описательные статистики
Вспомним основные определения из теории вероятностей. Поговорим об описательных статистиках. Попробуем сделать в Python простые вещи, связанные с визуализацией, случайными величинами и табличками.
2. Особенности в данных
Поговорим про зависимые случайные величины, нормальное распределение и проблемы в данных.
3. Сбор и очистка данных
4. Разведочный анализ данных и визуализация
Анализируем данные по мемам и логи магазина. Смотрим на пайплайн знакомства с данными.
5. Закон больших чисел и центральная предельная теорема
Говорим о том, какими бывают сходимости случайных величин, учимся решать задачи с помощью симуляций.
The course has already started
СПбГУThe course has already started
СПбГУThe course has already startedThe course has already started
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
НИУ ВШЭ
Login and enroll