Matematica per la scienza dei dati. Parte 2. Teoria della probabilità e statistica matematica - corso RUB 27.990. da Specialista, formazione 40 ore accademiche, data 15 maggio 2023.
Miscellanea / / December 03, 2023
Docente del corso di programmazione professionale, sviluppatore certificato Istituto Python con esperienza lavorativa generale nel campo informatico più di 20 anni. Ho costruito da zero sistemi IT in 4 aziende. Più di 5 anni.
Vadim Viktorovich si è laureato nel 2000 presso l'Università statale russa di studi umanistici con una specializzazione in Informatica e Scienze informatiche. Un vero professionista in materia amministrativa DBMS, automazione dei processi aziendali aziendali (ERP, CRM ecc.), creando casi di test e formando i dipendenti.
Capace di motivare e affascinare. È esigente con i suoi ascoltatori, sempre pronto a chiarire i punti difficili. La vasta esperienza di lavoro su progetti reali gli consente di prestare attenzione a quei dettagli che di solito vengono trascurati dagli sviluppatori alle prime armi.
Modulo 1. Concetti di base della teoria della probabilità. Esempi (4 ac. H.)
Modulo 2. Eventi casuali. Probabilità condizionale. La formula di Bayes. Prove indipendenti (4 ac. H.)
Modulo 3. Variabili casuali discrete. Legge della distribuzione di probabilità. Legge di distribuzione binomiale. Distribuzione di Poisson (4 ac. H.)
Modulo 4. Statistiche descrittive. Caratteristiche qualitative e quantitative della popolazione. Presentazione grafica dei dati (4 ak. H.)
Modulo 5. Variabili casuali continue. Funzione di distribuzione e funzione di densità di probabilità. Distribuzione uniforme e normale. Teorema del limite centrale (4ak. H.)
Modulo 6. Verifica di ipotesi statistiche. Valori P. Intervalli di confidenza. (4 ac. H.)
Modulo 7. Relazione tra quantità. Misure di correlazione parametriche e non parametriche. Analisi di correlazione. (4 ac. H.)
Modulo 8. Analisi statistica multivariata. Regressione lineare (4 ac. H.)
Modulo 9. Analisi della varianza. Regressione logistica (4 ac. H.)
Modulo 10. Applicazione delle sezioni studiate di teoria della probabilità e statistica matematica su un esempio generale (taccuino di Giove). Progetto. (4 ac. H.)
La scienza dei dati comprende un'ampia gamma di approcci e metodi per la raccolta, l'elaborazione, l'analisi e la visualizzazione di set di dati di qualsiasi dimensione. Un'area separata e praticamente importante di questa scienza è lavorare con i big data utilizzando nuovi principi modellazione matematica e computazionale, quando i metodi classici smettono di funzionare a causa della loro impossibilità ridimensionamento. Questo corso è progettato per aiutare lo studente ad apprendere le basi dell'area tematica attraverso la formulazione e risolvendo i problemi tipici che un ricercatore di scienza dei dati può incontrare nel suo lavoro lavoro. Per insegnare allo studente a risolvere tali problemi, gli autori del corso forniscono allo studente il minimo teorico necessario e mostrano come utilizzare nella pratica gli strumenti di base.
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Rinfrescherai le tue conoscenze di matematica, imparerai formule e funzioni di base e comprenderai le basi della macchina formazione e puoi iniziare una carriera nella scienza dei dati: le aziende IT di tutto il mondo sono alla ricerca di tali specialisti.
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