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100% 在线

立即开始,按照自己的计划学习。

第 4 门课程(共 4 门)

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。

完成时间大约为20 小时

建议:6 learning weeks, 10-16 hours per week...

英语(English)

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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1

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完成时间为 3 小时

Conditional probability and Independence

完成时间为 3 小时
13 个视频 (总计 123 分钟)
13 个视频
Conditional probability. Motivation and Example13分钟
Conditional probability. Definition8分钟
Independent events. Example7分钟
Independent events. Definition12分钟
Mosaic Plot. Visualization of conditional probabilities and Independence11分钟
Using independence to find probabilities. Examples10分钟
Pairwise and mutual independence12分钟
Bernoulli Scheme11分钟
Law of total probability14分钟
Bayes's rule4分钟
Python for conditional probabilities9分钟
Conditional probability. Highlights3分钟
7 个练习
Coins, dices and conditional probability20分钟
Independence and intersection5分钟
Fair coin and independence6分钟
Mutual independence conditions5分钟
Call center total probability5分钟
Bayes's taxi companies5分钟
Rare disease paradox5分钟
2

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完成时间为 3 小时

Random variables

完成时间为 3 小时
15 个视频 (总计 150 分钟)
15 个视频
Examples of random variables11分钟
Mathematical definition of random variable5分钟
Probability distribution and probability mass function (PMF)15分钟
Binomial distribution10分钟
Expected value of random variable. Motivation and definition14分钟
Expected value example and calculation11分钟
Expected value as best prediction15分钟
Variance of random variable. Motivation and definition7分钟
Discrete random variables with infinite number of values11分钟
Saint Petersburg Paradox. Example of infinite expected value6分钟
Geometric and Poisson distributions6分钟
Generating discrete random variables with Python11分钟
Numpy, scipy and matplotlib for generation and visualization of common distributions12分钟
Random variables. Highlights3分钟
3 个练习
Expected value practice20分钟
Variance practice25分钟
Random variables and geometric series10分钟
3

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完成时间为 3 小时

Systems of random variables; properties of expectation and variance, covariance and correlation.

完成时间为 3 小时
16 个视频 (总计 127 分钟)
16 个视频
Linear transformations of random variables8分钟
Linearity of expected value6分钟
Symmetric distributions and their expected values6分钟
Functions of random variables5分钟
Properties of variance6分钟
Sum of random variables. Expected value and variance8分钟
Joint probability distribution12分钟
Marginal distribution8分钟
Independent random variables7分钟
Another example of non-independent random variables8分钟
Expected value of product of independent random variables8分钟
Variance of sum of random variables. Covariance11分钟
Properties of covariance10分钟
Correlation of two random variables7分钟
Systems of random variables. Highlights3分钟
7 个练习
PMF of linear transformations5分钟
Expectation properties5分钟
Joint distribution practice15分钟
Joint PMF10分钟
Variance of Binomial random variable5分钟
Covariance for a dice roll5分钟
Correlation quiz5分钟
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完成时间为 3 小时

Continuous random variables

完成时间为 3 小时
16 个视频 (总计 156 分钟)
16 个视频
Continuous random variables. Motivation and Example10分钟
Probability density function (PDF)9分钟
Cumulative distribution function (CDF)13分钟
Properties of CDF6分钟
Linking PDF and CDF11分钟
Examples of probability density functions10分钟
Histogram as approximation to a graph of PDF11分钟
Expected value of continuous random variable9分钟
Variance of continuous random variable. Properties of expected value and variance7分钟
Transformations of continuous random variables and their PDFs11分钟
Joint CDF and PDF. Level charts. Marginal PDF10分钟
Independence, covariance and correlation of continuous random variables9分钟
Mixed random variables. Example11分钟
Generating and visualizing continuous random variables with Python10分钟
Generating correlated random variables with Python11分钟
8 个练习
CDF of discrete random variable7分钟
PDF and CDF practice15分钟
Finding expectation with PDF5分钟
Finding variance with PDF5分钟
Expectation of a function of random variable2分钟
PDF practice7分钟
Variance of sum of Gaussian random variables5分钟
Distinguishing random variables3分钟

讲师

授课教师 Ilya V. Schurov 的图片

Ilya V. Schurov 

Associate Professor
1,937 个学生
2 门课程

提供方

国立高等经济大学 徽标

国立高等经济大学

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关于 Mathematics for Data Science 专项课程

Behind numerous standard models and constructions in Data Science there is mathematics that makes things work. It is important to understand it to be successful in Data Science. In this specialisation we will cover wide range of mathematical tools and see how they arise in Data Science. We will cover such crucial fields as Discrete Mathematics, Calculus, Linear Algebra and Probability. To make your experience more practical we accompany mathematics with examples and problems arising in Data Science and show how to solve them in Python....
Mathematics for Data Science

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