Умение анализировать и интерпретировать данные — критично важный навык в эпоху больших данных. Статистика помогает понимать, как данные собираются, анализируются и представляются, обеспечивая точность и надежность выводов.
Рассказываем о курсе от Стенфордского университета, который поможет изучить основы статистики.
Умение анализировать и интерпретировать данные — критично важный навык в эпоху больших данных. Статистика помогает понимать, как данные собираются, анализируются и представляются, обеспечивая точность и надежность выводов.
Рассказываем о курсе от Стенфордского университета, который поможет изучить основы статистики.
Знание статистики необходимо для разработки алгоритмов машинного обучения, где важно уметь оценивать и оптимизировать модели. Также статистика используется при тестировании программного обеспечения для определения эффективности и надежности. Статистические методы способствуют лучшему пониманию пользовательских трендов и поведения, что важно для улучшения продуктов и сервисов. Кроме этого хорошее понимание статистики позволяет ИТ-специалисту более эффективно работать с командами аналитиков и участвовать в проектах, требующих сложной обработки данных.
В этой статье ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.
Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.
Преподаватель курса — Гюнтер Вальтер — получил докторскую степень в статистике Калифорнийского университета в Беркли. Его исследования посвящены статистической методологии для решения задач обнаружения, вывода с ограничением по форме и анализа смесей, а также статистическим проблемам в астрофизике и проточной цитометрии.
Курс «Введение в статистику» учит концепциям статистического мышления, которые необходимы для изучения данных и передачи информации. К концу курса вы сможете выполнять разведочный анализ данных, понимать ключевые принципы выборки и выбирать подходящие тесты значимости для различных контекстов. Вы приобретете базовые навыки, которые подготовят вас к изучению более сложных тем в области статистического мышления и машинного обучения.
Оценка: 4.6 из 5 (на основе 2898 рецензий).
Продолжительность: 14 часов.
TIP от Adviser: Учиться на Coursera выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц можно пройти неограниченное число учебных программ из более чем 7000. Это идеальный вариант, если вы готовы посвятить много времени учебе.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.