Вероятность и статистика
( 25 Модули )

модуль #1
Введение в вероятность и статистику
Обзор важности и применения вероятности и статистики в реальных сценариях

модуль #2
Основные концепции вероятности
Понимание вероятности, выборочных пространств, событий и концепции случайности

модуль #3
Типы вероятности
Изучение теоретической, экспериментальной и субъективной вероятности

модуль #4
Правила вероятности
Изучение правил сложения, умножения и дополнения вероятности

модуль #5
Условная вероятность
Понимание условной вероятности, независимости и теоремы Байеса

модуль #6
Случайные величины
Введение в дискретные и непрерывные случайные величины

модуль #7
Распределения вероятностей
Изучение распределений Бернулли, биномиального, пуассоновского и равномерного

модуль #8
Нормальное распределение
Понимание нормального распределения, его свойств и приложений

модуль #9
Статистические меры
Вычисление среднего, медианы, моды, дисперсия и стандартное отклонение

модуль #10
Визуализация данных
Понимание важности визуализации данных и различных типов графиков

модуль #11
Описательная статистика
Обобщение и описание данных с использованием статистики и визуализации данных

модуль #12
Выводная статистика
Введение в выводы о популяциях на основе выборочных данных

модуль #13
Выборочные распределения
Понимание выборочных распределений и центральной предельной теоремы

модуль #14
Проверка гипотез
Формулирование и проверка гипотез с использованием статистических методов

модуль #15
Доверительные интервалы
Построение и интерпретация доверительных интервалов для параметров популяции

модуль #16
Регрессионный анализ
Введение в простую и множественную линейную регрессию

модуль #17
Корреляционный анализ
Понимание коэффициентов корреляции и их интерпретация

модуль #18
Хи-квадрат тесты
Использование хи-квадрат тестов на добротность и независимость

модуль #19
Непараметрические Тесты
Введение в непараметрические тесты для номинальных и порядковых данных

модуль #20
ANOVA и F-тесты
Использование ANOVA и F-тестов для сравнения средних значений и дисперсий

модуль #21
Экспериментальный дизайн
Проектирование экспериментов и понимание блокирования, рандомизации и репликации

модуль #22
Методы исследования опросов
Понимание методов исследования опросов, включая разработку вопросника и выборку

модуль #23
Большие данные и интеллектуальный анализ данных
Введение в методы больших данных и интеллектуального анализа данных

модуль #24
R и Python для вероятностного и статистического анализа
Использование R и Python для вероятностного и статистического анализа

модуль #25
Подведение итогов и заключение курса
Планирование следующих шагов в карьере в области теории вероятностей и статистики

Готовы учиться, делиться и соревноваться?