Сбор и анализ данных в Python

В этом онлайн-курсе НИУ ВШЭ мы познакомимся с базовыми понятиями статистики, научимся аккуратно собирать данные, обрабатывать их и визуализировать. Также мы поговорим про базовые теоремы, которые используются в математической статистике: ЗБЧ и ЦПТ.

В онлайн-курсе мы изучим основы математической статистики и аккуратную работу с данными.

Мы научимся собирать и обрабатывать данные с помощью Python, поговорим про их визуализацию и предварительный анализ.

Мы также познакомимся с основными распределениями и описательными статистиками, с которыми аналитики сталкиваются на повседневной основе. И обсудим теоремы, на которых базируется вся наука о данных: закон больших чисел и центральную предельную теорему.

Github со всеми материалами курса: https://github.com/FUlyankin/matstat_online

Курс состоит из 5 недель. Каждая включает в себя несколько коротких видеолекций (суммарная продолжительность – от 60 до 100 минут), тест на знание теоретического материала (5 – 15 вопросов), а также тест, включающий в себя выполнение заданий по программированию и решение теоретических задач.
На некоторых неделях задание по программированию заменено заданием на взаимное оценивание. В конце курса предусмотрен итоговый экзамен, состоящий из тестовых вопросов.

• Распределения и описательные статистики
• Вспоминаем основные определения из теории вероятностей. Говорим про описательные статистики. Пробуем делать в python простые вещи, связанные с визуализацией, случайными величинами и табличками.
• Особенности в данных
• Говорим про зависимые случайные величины, нормальное распределение и проблемы в данных.
• Сбор и очистка данных
• Разведочный анализ данных и визуализация
• Анализируем данные по мемам и логи магазина. Смотрим на пайплайн знакомства с данными.
• Закон больших чисел и центральная предельная теорема
• Говорим о том, какими бывают сходимости случайных величин, учимся решать задачи с помощью симуляций.