[Яндекс. Практикум] Как стать аналитиком данных. Часть 3 из 6 (2021)

[Яндекс. Практикум] Как стать аналитиком данных. Часть 3 из 6 (2021)

Аналитик данных извлекает из данных смысл: структурирует их, формулирует и проверяет гипотезы, находит закономерности и делает выводы. Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке. На курсе мы хотим научить вас пользоваться основными инструментами для получения профессии: Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, SQL.
71,1% выпускников трудоустраиваются
Мы делаем всё, чтобы студенты нашли новую работу после обучения: выдаём официальный диплом, учим собирать портфолио проектов, помогаем с поиском работы.

71,1% выпускников находят работу, большинство из них — за 4 месяца после выпуска. Институт образования НИУ ВШЭ подтвердил данные через исследование трудоустройства выпускников.

Часть 3

Статический анализ данных

Описательная статистика
Введение
Непрерывные и дискретные переменные
Гистограммы частот
Гистограммы часто для непрерывной переменной
Гистограммы плотностей
Характеристика положений
Кто разбросал данные?
Дисперсия
Стандартное отклонение
Скошенность наборов данных
Заключение

Теория вероятностей
Введение
Эксперименты, элементарные исходы, события
Закон больших чисел
Взаимоисключающие и независимые события, умножение вероятностей
Случайные величины, распределение вероятностей и интервалы значений
Математическое ожидание и дисперсия
Вероятность успеха в биномиальном эксперименте
Биномиальное распределение
Нормальное распределение
Нормальная аппроксимация биномиального распределения
Заключение

Проверка гипотез
Введение
Случайная выбора и выборочное среднее
Формулирование двусторонних гипотез
Формулирование односторонних гипотез
Гипотеза о равенстве средних двух генеральных совокупностей
Гипотезы о равенстве средних для зависимых (парных) выборок
Заключение

Проектная работа (Проект)
Заключение
Сборный проект
Итоги первого модуля
Работа с документацией
Проектная работа (Проект)
Заключение.