课程概述

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. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3....

May 3, 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.

Jun 9, 2018

Пока это лучший курс для меня с практической точки зрения. Можно было бы разобрать больше прикладных реальных задач вместо замысловатых тестов с множеством ответов.

学生对莫斯科物理科学与技术学院提供的 Построение выводов по данным 的评价和反馈

课程概述

热门审阅

76 - Построение выводов по данным 的 100 个评论（共 140 个）

热门在线课程

热门在线专项课程

在线证书

在线学位课程

Coursera

社区

更多

学生对 莫斯科物理科学与技术学院 提供的 Построение выводов по данным 的评价和反馈

课程概述

热门审阅

76 - Построение выводов по данным 的 100 个评论（共 140 个）

Coursera Footer

热门在线课程

热门在线专项课程

在线证书

在线学位课程

Coursera

社区

更多

学生对莫斯科物理科学与技术学院提供的 Построение выводов по данным 的评价和反馈