Вы познакомитесь со статистической парадигмой восприятия действительности (в качестве альтернативы причинной), а также приобретёте навыки, необходимые для успешной деятельности в современном мире, который по своей природе является статистическим (вероятностным).
Будет полезно:
- Техническим руководителям
- Бизнес-аналитикам
- Руководителям проектов
- Студентам и аспирантам
Вы научитесь:
- Различать основные направления разведочного анализа данных, виды выборок, шкалы данных, типы диаграмм и уместность их использования, принципы визуализации и презентации итогов анализа
- Определять меры среднего и разброса, принципы их использования, отличия смещенной и несмещенной оценки, коэффициент корреляции Пирсона
- Разбираться в основных типах распределений случайной величины: нормальное, Пуассона, биноминальное, центральная предельная теорема, закон больших чисел, эвристика доступности
- Основам анализа больших данных: кластерный анализ, линейное программирование, регрессионный анализ, прогнозирование на основе экспоненциального сглаживания
- Обрабатывать сырые данные из файлов и Интернета с использованием Power Query
- Использовать основные статистические функции в Excel, формировать случайную выборку данных
- Оценивать прогноз методом Брайера
- Моделировать системную динамику в iThink
- Моделировать методом Монте-Карло в Excel
- Владеть терминологией в областях статистики, управления качеством, больших данных, теории информации
- Настраивать наивный байесовский классификатор
- Обрабатывать ошибки измерений в Excel на основе байесовской вероятности
Итогом обучения на курсе станет:
- понимание базовых концепций статистики, теории вероятностей, теории информации, обработки больших данных, планирования и оценки результатов эксперимента;
- формирование базовых навыков обработки данных в Excel;
- формирование базовых навыков презентации итогов анализа средствами Excel;
- приобретение навыков сбора данных и управления качеством на основе контрольных карт Шухарта.
Отзывы
Отзывов пока нет.