Теория вероятности и статистика

На курсах по теории вероятности и статистике вы научитесь оценивать значимость данных, в частности освоите навыки оптимизации, заключения, проверки и других методов анализа трендов данных и их использования для прогнозирования, понимания и улучшения результатов.

...
Фильтр по:
Результатов: 12
Сортировать:
Learn SQL Basics for Data Science

Learn SQL Basics for Data Science

University of California, Davis
Специализация
Оценка: 4.1 из пяти звезд.
Statistics with R

Statistics with R

Duke University
Специализация
Оценка: 4.5 из пяти звезд.
Business Statistics and Analysis

Business Statistics and Analysis

Rice University
Специализация
Оценка: 4.8 из пяти звезд.
Methods and Statistics in Social Sciences

Methods and Statistics in Social Sciences

University of Amsterdam
Специализация
Оценка: 4.5 из пяти звезд.
Statistics with Python

Statistics with Python

University of Michigan
Специализация
Оценка: 4.5 из пяти звезд.
Biostatistics in Public Health

Biostatistics in Public Health

Johns Hopkins University
Специализация
Оценка: 4.7 из пяти звезд.
Statistical Analysis with R for Public Health

Statistical Analysis with R for Public Health

Imperial College London
Специализация
Оценка: 4.7 из пяти звезд.
Design of Experiments

Design of Experiments

Arizona State University
Специализация
Оценка: 4.7 из пяти звезд.
TensorFlow 2 for Deep Learning

TensorFlow 2 for Deep Learning

Imperial College London
Специализация
Оценка: 4.9 из пяти звезд.
Advanced Statistics for Data Science

Advanced Statistics for Data Science

Johns Hopkins University
Специализация
Оценка: 4.5 из пяти звезд.
Просто о статистике (с использованием R)

Просто о статистике (с использованием R)

Saint Petersburg State University
Специализация
Оценка: 4.5 из пяти звезд.
Анализ данных

Анализ данных

Novosibirsk State University
Специализация
Оценка: 4.6 из пяти звезд.

    Часто задаваемые вопросы на тему Теория вероятности и статистика

  • Probability is the study of the likelihood an event will happen, and statistics is the analysis of large datasets, usually with the goal of either usefully describing this data or inferring conclusions about a larger dataset based on a representative sample. These two branches of mathematics can be considered two sides of a coin: statistics help you to understand the past, and probability helps you use that knowledge to predict the future!

    Statistics and probability are essential tools for data science. These skills enable you to determine whether your data collection methods are sound, derive relevant insights from massive datasets, build analytic models that produce usable results, and much more. Important concepts and skills in the data science context include sampling distributions, statistical significance, hypothesis testing, and regression analysis.