Категории товаров
- Арбитраж трафика, маркетинг, продвижение
- Криптовалюта
- Курсы по бизнесу и схемы заработка
- Курсы по красоте, здоровью, спорту, похудению
- Курсы по пикапу, соблазнению, сексу
- Курсы по эзотерике, астрологии, оккультизму
- Маркетплейсы (Озон, Wildberries и др.)
- Продвижение и заработок в соц. сетях
- Создание сайтов
- Текст и копирайтинг
- Форекс, БО, акции, биржи, инвестиции
[Сергей Багузин] Статистическое мышление (2024)
Купить за
100,00 руб.
Нажимая на кнопку «Купить», вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности.
Описание:
Последние добавления:
-
[Сергей Краснов] AI-фотосессия. Тариф Pro (2025)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Саша Комович] Летний интенсив по мобильной видеосъемке и ретуши. Тариф Без обратной связи (2024)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Олег Накрошаев] Aiarty Image Matting - программа для удаления фона на объектах (2025)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Настя Черная] Мастер-класс по рекламным подачам (2024)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Арина Веспер] Стратегия 3.0 (2025)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Алексей Чекушин] Зарубежное SEO. Тариф Basic (2024)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Александр Ламков] Вёрстка сайта с нуля: JSX, SCSS, JS, Vite, Minista, БЭМ (2025)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Step Up] Разработчик чат-ботов. Уровень А: быстрый старт (2024)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Руслан Хасаншин] Создание реалистичных клонов (2024)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Павел Сабуров] Миллион на Wildberries. Система продаж на маркетплейсах, которая приносит 50+ млн. в год (2024)
Оценка 0 из 5100,00 руб.
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.
Программа
1. Статистическое мышление против причинного
Причинно-следственное и системное мышление
Инструменты системного подхода
Построение контрольных карт в Excel
Контрольные карты и непрерывное совершенствование
Оцениваемый тест
2. Разведочный анализ
Генеральная совокупность и выборка
Типы данных и их организация
Каждой идее – своя визуализация
Искусство графического представления данных
Ложь, наглая ложь и статистика
Оцениваемый тест
3. Описательные статистики
Сводки данных. Меры центральной тенденции
Меры рассеяния (вариации)
Дискретные распределения
Нормальное распределение
Описательные статистики и распределения в Excel
Оцениваемый тест
4. Теория вероятностей
Основные понятия теории вероятностей
Правила сложения вероятностей. Комбинаторика
Условная вероятность. Теорема Байеса
Теорема Байеса в Excel
Естественная частота
Оцениваемый тест
5. Статистический вывод
t-статистика Стьюдента
Функции Excel для работы с t-распределением
Ошибки 1-го и 2-го рода
Статистическая мощность
Оцениваемый тест
6. Распределения с толстыми хвостами
Закон Бенфорда или закон первой цифры
Использование Power Query для импорта данных в Excel. Закон Ципфа
Принцип Парето
Фрактальная природа социальных и экономических явлений
Философия неопределенности
Оцениваемый тест
7. Прогнозирование
Регрессия
Метод Монте-Карло для расчета рисков
Оптимизация с помощью линейного программирования
Метод k-средних для сегментирования клиентской базы
Философия неопределенности
Оцениваемый тест
8. Теория информации
Понятие количества информации
Разработка оптимальной стратегии игры «Быки и коровы»
Информация как алгоритм
Как измерить нематериальное
Количественное измерение неопределенности
Стратегические игры
Риск и неопределенность
Оцениваемый тест
9. Заключение
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.
Программа
1. Статистическое мышление против причинного
Причинно-следственное и системное мышление
Инструменты системного подхода
Построение контрольных карт в Excel
Контрольные карты и непрерывное совершенствование
Оцениваемый тест
2. Разведочный анализ
Генеральная совокупность и выборка
Типы данных и их организация
Каждой идее – своя визуализация
Искусство графического представления данных
Ложь, наглая ложь и статистика
Оцениваемый тест
3. Описательные статистики
Сводки данных. Меры центральной тенденции
Меры рассеяния (вариации)
Дискретные распределения
Нормальное распределение
Описательные статистики и распределения в Excel
Оцениваемый тест
4. Теория вероятностей
Основные понятия теории вероятностей
Правила сложения вероятностей. Комбинаторика
Условная вероятность. Теорема Байеса
Теорема Байеса в Excel
Естественная частота
Оцениваемый тест
5. Статистический вывод
t-статистика Стьюдента
Функции Excel для работы с t-распределением
Ошибки 1-го и 2-го рода
Статистическая мощность
Оцениваемый тест
6. Распределения с толстыми хвостами
Закон Бенфорда или закон первой цифры
Использование Power Query для импорта данных в Excel. Закон Ципфа
Принцип Парето
Фрактальная природа социальных и экономических явлений
Философия неопределенности
Оцениваемый тест
7. Прогнозирование
Регрессия
Метод Монте-Карло для расчета рисков
Оптимизация с помощью линейного программирования
Метод k-средних для сегментирования клиентской базы
Философия неопределенности
Оцениваемый тест
8. Теория информации
Понятие количества информации
Разработка оптимальной стратегии игры «Быки и коровы»
Информация как алгоритм
Как измерить нематериальное
Количественное измерение неопределенности
Стратегические игры
Риск и неопределенность
Оцениваемый тест
9. Заключение
Последние добавления:
-
[Сергей Краснов] AI-фотосессия. Тариф Pro (2025)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Саша Комович] Летний интенсив по мобильной видеосъемке и ретуши. Тариф Без обратной связи (2024)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Олег Накрошаев] Aiarty Image Matting - программа для удаления фона на объектах (2025)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Настя Черная] Мастер-класс по рекламным подачам (2024)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Арина Веспер] Стратегия 3.0 (2025)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Алексей Чекушин] Зарубежное SEO. Тариф Basic (2024)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Александр Ламков] Вёрстка сайта с нуля: JSX, SCSS, JS, Vite, Minista, БЭМ (2025)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Step Up] Разработчик чат-ботов. Уровень А: быстрый старт (2024)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Руслан Хасаншин] Создание реалистичных клонов (2024)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Павел Сабуров] Миллион на Wildberries. Система продаж на маркетплейсах, которая приносит 50+ млн. в год (2024)
Оценка 0 из 5100,00 руб.
Отзывы
Отзывов пока нет.