19/12/2019
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Matemáticas para la ciencia de datos. Parte 2. Teoría de la probabilidad y estadística matemática - curso 27.990 rublos. de Especialista, formación 40 horas académicas, fecha 15 de mayo de 2023.
Miscelánea / / December 03, 2023
Profesor de curso de programación profesional, desarrollador certificado Instituto Python con experiencia laboral general en el campo de TI más de 20 años. Construí sistemas TI en 4 empresas desde cero. Más que 5 años.
Vadim Viktorovich se graduó en la Universidad Estatal Rusa de Humanidades en 2000 con especialización en Informática e Informática. Un verdadero profesional en temas administrativos. SGBD, automatización de los procesos de negocio de la empresa (ERP, CRM etc.), creando casos de prueba y capacitando a los empleados.
Capaz de motivar y cautivar. Es exigente con sus oyentes, siempre dispuesto a aclarar los puntos difíciles. Su amplia experiencia trabajando en proyectos reales le permite prestar atención a aquellos detalles que los desarrolladores novatos suelen pasar por alto.
Módulo 1. Conceptos básicos de la teoría de la probabilidad. Ejemplos (4 ac. h.)
Módulo 2. Eventos aleatorios. La probabilidad condicional. La fórmula de Bayes. Pruebas independientes (4 ac. h.)
Módulo 3. Variables aleatorias discretas. Ley de distribución de probabilidad. Ley de distribución binomial. Distribución Poisson (4 ac. h.)
Módulo 4. Estadísticas descriptivas. Características cualitativas y cuantitativas de la población. Presentación gráfica de datos (4 ak. h.)
Módulo 5. Variables aleatorias continuas. Función de distribución y función de densidad de probabilidad. Distribución uniforme y normal. Teorema del límite central (4 ak. h.)
Módulo 6. Prueba de hipótesis estadísticas. Valores p. Intervalos de confianza. (4 ac. h.)
Módulo 7. Relación entre cantidades. Medidas de correlación paramétricas y no paramétricas. Análisis de correlación. (4 ac. h.)
Módulo 8. Análisis estadístico multivariado. Regresión lineal (4 ac. h.)
Módulo 9. Análisis de variación. Regresión logística (4 ac. h.)
Módulo 10. Aplicación de los apartados estudiados de teoría de la probabilidad y estadística matemática a un ejemplo general (cuaderno de Júpiter). Proyecto. (4 ac. h.)
Introducción a la ciencia de datos
La ciencia de datos incluye una amplia gama de enfoques y métodos para recopilar, procesar, analizar y visualizar conjuntos de datos de cualquier tamaño. Un área separada prácticamente importante de esta ciencia es trabajar con big data utilizando nuevos principios. modelado matemático y computacional, cuando los métodos clásicos dejan de funcionar debido a su imposibilidad escalada. Este curso está diseñado para ayudar al estudiante a aprender los conceptos básicos del área temática a través de la formulación y resolver problemas típicos que un investigador de ciencia de datos puede encontrar en su trabajar. Para enseñar al estudiante a resolver este tipo de problemas, los autores del curso le proporcionan el mínimo teórico necesario y le muestran cómo utilizar la base de herramientas en la práctica.
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Matemáticas para la ciencia de datos
Actualizará sus conocimientos de matemáticas, aprenderá fórmulas y funciones básicas y comprenderá los conceptos básicos de la máquina. capacítese y podrá comenzar una carrera en ciencia de datos: las empresas de TI de todo el mundo están buscando especialistas de este tipo.
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