Chevron Left
返回到 Построение выводов по данным

Построение выводов по данным, 莫斯科物理科学与技术学院

4.7
639 個評分
92 個審閱

課程信息

Влияет ли знание методов анализа данных на уровень заработной платы? Работает ли система оценки кредитоспособности клиентов банка? Действительно ли новый баннер лучше старого? Чтобы ответить на такие вопросы, нужно собрать данные. Данные почти всегда содержат шум, поэтому утверждения, которые можно сделать на их основе, верны не всегда, а только с определённой вероятностью. Строить наиболее корректные выводы и численно оценивать степень уверенности в них помогают методы статистики. Как можно оценивать неизвестные параметры системы по небольшому количеству наблюдений? Как измерить точность таких оценок? Какие данные нужны, чтобы ответить на ваш вопрос, и на какие вопросы можно ответить с помощью уже имеющихся данных? Вы узнаете все, что нужно для успешного превращения данных в выводы — организация экспериментов, A/B-тестирование, универсальные методы оценки параметров и проверки гипотез, корреляции и причинно-следственные связи....

熱門審閱

創建者 PK

May 04, 2018

Отличный вводный курс, как и вся специализация. Доступно и понятно изложены все базовые вещи, которые могут потребоваться в повседневной деятельности в качестве data scientist.

創建者 SM

Jun 27, 2016

Интересный и достаточно сложный для меня курс. Не хватает только методички с кратким описанием основных методов, критериев и условий их применения.

篩選依據:

89 個審閱

創建者 Aleksei Katridi

Jan 29, 2019

Довольно насыщенный курс!

創建者 Толмачев Александр Александрович

Jan 28, 2019

Шикарные знания в части аб тестирования + проверки факторов в регрессионной модели, чистый кайф. Спасибо Вам большое! Мне лично было очень тяжело понимать логику аб тестов, до сих пор буду вспоминать как страшный сон

創建者 Вернер Александр Игоревич

Jan 18, 2019

Ужасно тяжёлый курс. Колоссальный объём материала, кошмарные задания по программированию. Объём работы никак не соответствует четырём неделям.

創建者 Данил Абрамов

Jan 18, 2019

Отлично велись лекции по статистике, хоть и затрагивалось не все аспекты, главное было очень интересно. В лекциях по статистике это важно, очень.

創建者 Гридасов Илья Игоревич

Jan 16, 2019

Курс помогает освоить такие фундаментальные методы, как постановка гипотез и даёт интуицию на то, какой критерий нужно применить в конкретной ситуации. Если вы хотите не просто подкручивать гиперпараметры xgboost-а, то вам сюда)

創建者 Ivan Smirnov

Jan 11, 2019

Замечательный курс! Очень полезен для изучения и усвоения науки о данных, их осмысления и осознанного применения.

創建者 Artem Drofa

Dec 30, 2018

До прохождения курса у меня не было никакого бэкграунда в математической статистике. Курс показался мне сложным.

Я поставлю 5 звезд, т.к. указано "Advanced Level", в противном случае моя оценка была бы ниже.

Мне понравилось: объем предоставленного материала с т.з как статистики, так и имплементации в Python, формат квизов и прочих заданий.

Мне не понравилось: слишком научное и при этом неподробное изложение материала, после которого не приходит интуитивного понимания происходящего; неочевидная структура курса.

Мне очень помогли пройти этот курс бесплатные курсы на stepik.org от Анатолия Карпова (Институт Биоинформатики). Я однозначно пройду все его курсы по основам статистики полностью для закрепления и структурирования материала.

創建者 Vadim Chibirev

Dec 23, 2018

Хорошая картинка, огромный минус чистый академический язык непонятный обывателю. Читают студенты как по учебнику. Было бы понятней если бы они отвлеклись от формул и расскаазали о причиноследственных связях: почему именно так лучше решить задачу, как люди пришли к этому, ненаглядно сплошные формулы и скрипты без обьяснения типа вот смотрите аксиома, а почему так...

創建者 YaMolekula

Dec 16, 2018

1) Не рассмотрен вариант V-меры Крамера для вариационного ряда со связками, что может ввести слушателей в заблуждение.

2) Считаю что курс нужно растянуть на большее количество недель, так как хотелось углубиться в каждую из тем, переслушать все лекции, но времени хватало лишь на прохождение.

創建者 Vadim Kirilchuk

Dec 12, 2018

The course by itself was very interesting and exciting. I learned a lot of new things. However, I didn't like the structure of the course, all major tasks are in the very end and you have to go back and revisit every video in the course. I would rather give a task for each method right after the video. In the final tasks you should be able to pick the method you like, but the task should be clear and it should be easy to check yourself. Right now, not for every task it is clear what to do and not always clear how to check your results before submitting the task.