Czego się nauczysz:
-
wnioskowania o populacji na podstawie próby
-
weryfikowania hipotez statystycznych i przeprowadzania testów A/B
-
interpretacji p-wartości
-
najpopularniejszych miar położenia i rozrzutu
-
podstawowych rozkładów zmiennych
-
wykonywania testów permutacyjnych
-
metody bootstrap
-
wykorzystania wzoru Bayesa w praktyce
Myślisz o karierze w Data Science? Chcesz zdobyć solidne podstawy ze statystyki i prawdopodobieństwa, które są niezbędne w każdej pracy związanej z analizą danych? Chcesz nauczyć się analizować dane w Pythonie lub R, ale czujesz, że brakuje Ci wiedzy? A może jesteś na studiach, totalnie nie ogarniasz tych tematów i chcesz się z nich dobrze przygotować do kolokwium lub egzaminu? Przynajmniej raz odpowiedziałeś TAK? W takim razie ten kurs jest właśnie dla Ciebie!
Z tym kursem online szybko opanujesz najważniejsze techniki statystyczne. Zaczniemy od poznania podstaw statystyki takich jak miary położenia i rozrzutu, proporcje czy korelacja. Następnie przejdziemy przez rozkłady zmiennych, podstawy wnioskowania statystycznego i testowanie hipotez.
W trakcie szkolenia zrozumiesz czym jest błąd standardowy, p-wartość i testy statystyczne (w tym testy A/B). Zajmiemy się również bardziej zaawansowany metodami, ale obecnie coraz częściej stosowanymi: testami permutacyjnymi i metodą bootstrap. Brzmi jak czarna magia? Spokojnie w kursie przejdziemy przez każde z zagadnień krok po kroku, z wykorzystaniem praktycznych przykładów.
Zdobądź zawód przyszłości
Analizowanie danych to obecnie bardzo popularny kierunek zawodowy. Wystarczy spojrzeć na olbrzymią liczbę stanowisk pracy związanych z danymi: Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, BI Developer, Big Data Engineer… można by tak wymieniać dalej. Żeby rozpocząć karierę w jednym z nich konieczna jest jednak nie tylko znajomość konkretnych narzędzi, ale też przynajmniej podstawowa wiedza ze statystyki i prawdopodobieństwa.
Możesz potrafić programować w R lub Pythonie i technicznie radzić sobie z danymi: agregować je, przekształcić, podsumować, ale pewnie w którymś momencie zorientujesz się, że czegoś Ci brakuje. Być może zauważasz pewne zależności w danych, ale nie umiesz odpowiedzieć na pytanie, czy nie są one kwestią przypadku. Osoby w grupie A różnią się od grupy B, ale czy wynika to z pewnej zasady, czy jedynie w naszych konkretnych danych taka różnica występuje? Żeby na takie pytania móc odpowiedzieć, potrzebna jest właśnie wiedza ze statystyki.
Statystyka - klucz do zrozumienia danych
Żeby móc wyciągnąć z danych wartościową informację, zwykle należy je podsumować. Służą ku temu odpowiednie miary i statystyki, takie jak średnia, mediana, odchylenie standardowe czy korelacja Pearsona. W kursie dowiesz się, którą z nich w jakich sytuacjach najlepiej użyć i jak poprawnie zinterpretować wyniki.
Mimo że temat ten jest dość prosty, w praktyce korzystanie z nieodpowiednich miar jest bardzo powszechne, nawet wśród doświadczonych analityków. A ponieważ stanowią one podstawę do dalszego wnioskowania statystycznego, wybranie odpowiedniej miary jest bardzo ważne. Podczas kursu nabierzesz w tym temacie pewności, dzięki czemu łatwiej będzie Ci obronić tę czy inną decyzję, ponieważ będzie one oparte na lepszych statystykach.
Narzędzia statystyczne i analiza danych
W kursie poznasz najważniejsze narzędzia statystyczne, które są wykorzystywane w praktycznej analizie danych. W szczególności będzie to temat weryfikacji hipotez, którego sednem są testy statystyczne. Ich stosowanie w R, Pythonie czy nawet Excelu jest stosunkowo proste, a cała trudność polega na zrozumieniu wyników oraz wiedzy, w jakich sytuacjach warto z nich korzystać. Oprócz tego musisz dobrze rozumieć język, jakim posługuje się statystyka: błąd standardowy, wartość oczekiwana, dystrybuanta, p-wartość. Wszystkie te terminy (i wiele innych) zostaną wytłumaczone na kursie prostym językiem na konkretnych przykładach.
Rozkłady zmiennych
Analizę związków między cechami należy zacząć od zbadania rozkładu każdej z nich. Często nie zachowują się one w zupełnie dowolny sposób, ale są zbliżone do pewnych znanych w statystyce rozkładów np. rozkładu normalnego. Ponieważ istnieje wiele opisanych własności każdego z takich rozkładów, tę teoretyczną wiedzę możemy wykorzystać w praktyce.
Czy da się oszacować, jak dużo kontenerów może zabrać statek, żeby nie zatonął, mimo że nie wiemy, ile dokładnie ważą? Pokażę Ci, że tak, o ile problem sformułujemy w języku prawdopodobieństwa i założymy pewien rozkład. Oprócz tego dowiesz się, czym jest dystrybuanta, funkcja gęstości i wartość oczekiwana.
Jeśli znasz te pojęcia tylko z książek do statystyki, może Cię zaskoczyć, jak bardzo praktyczne jest ich zastosowanie. Dzięki nim łatwiej będzie Ci modelować pewne zjawiska oraz będziesz w stanie wiarygodnie ocenić, czy np. konkretna decyzja w firmie jest opłacalna.
Weryfikacja hipotez
Najbardziej znane zastosowanie statystyki to weryfikacja hipotez. To podstawa większości badań naukowych, analiz biznesowych czy prac dyplomowych na studiach. Dzięki testom statystycznym jesteśmy w stanie udowodnić, że obserwowane relacje nie są dziełem przypadku. Mowa tu jednak o tzw. dowodzie statystycznym, który jest formułowany w języku prawdopodobieństwa i opiera się na takich pojęciach jak błąd standardowy i p-wartość.
Pokażę Ci, co stoi za tymi fundamentalnymi terminami, które w zdecydowanej większości książek i kursów ze statystyki nie są wystarczająco dobrze wytłumaczone. Nauczysz się, na czym polegają testy t-Studenta i chi-kwadrat, jak porównywać proporcje i czym są bardzo popularne obecnie testy A/B. Dzięki temu będziesz w stanie zdecydować, czy warto wprowadzić konkretną modyfikację w firmie, strategii marketingowej czy na stronie internetowej.
Nowe metody statystyczne
W trakcie tego kursu z statystyki i prawdopodobieństwa opowiemy sobie również o tematach, które nie są zbyt często poruszane na podstawowych kursach statystyki, a obecnie są często używane, np. metoda bootstrap i testy permutacyjne. Dzięki temu będziesz w stanie wiarygodnie ocenić, czy obserwowana relacja nie jest kwestią przypadku, nawet jeśli założenia klasycznych testów statystycznych nie są spełnione.
Oprócz tego dowiesz się na czym polega podejście bayesowskie, które obecnie cieszy się coraz większym zainteresowaniem. Omówimy w szczególności wzór Bayesa. Będziesz mógł go stosować nie tylko w problemach biznesowych, ale też w pewnym sensie w życiu prywatnym, gdyż pozwala on podejmować lepsze codziennie decyzje.
Nauczysz się również, jak sobie radzić z wszechobecnym problemem wielokrotnego testowania, dzięki czemu liczba podejmowanych przez Ciebie błędnych decyzji (tzw. fałszywych pozytywów) drastycznie spadnie.
To szkolenie zawiera napisy.
lub 
– 
Oferta dla firm i zespołów
