Прикладная статистика для анализа данных

Магистратура 2022/2023

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс обязательный (Машинное обучение и высоконагруженные системы)

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: с онлайн-курсом

Онлайн-часы: 20

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Ульянкин Филипп Валерьевич

Прогр. обучения: Машинное обучение и высоконагруженные системы

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 26

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

В ходе курса слушатели узнают основные концепции, используемые в математической статистике, научатся проверять гипотезы, строить доверительные интервалы, оценивать неизвестные параметры, а также познакомяться с современными пайплайнами для проведения АБ-тестирования.

Цель освоения дисциплины

Освоить основные инструменты математической статистики, используемые в работе аналитика.

Планируемые результаты обучения

Умеем работать с нормальными случайными величинами.
Понимаем закон больших чисел и разные виды сходимостей.
Понимаем ЦПТ и разные виды сходимостей.
Разобраться с распределением среднего.
Умеем проверять простейшие гипотезы и использовать одномерный дельта-метод для этого.
Разбираемся в разных критериях.
Разбираемся в непараметрических критериях.
Понимаем как работает бутстрап.
Понимать как современные техники АБ-тестирования помогают на практике.
Умеем использовать ММП для оценки параметров.
Можем сделать простейший Байесовский вывод.
Понимаем, как работают алгоритмы.