Class Central is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

Higher School of Economics

Статистические методы анализа данных

Higher School of Economics via Coursera

Overview

В этом курсе мы поговорим про статистические методы анализа данных. Мы подробно обсудим, как статистика связана с машинным обучением и какое место она занимает среди наук о данных. Поговорим о том, что есть два великих вопроса: "Как устроен мир?" и "Что будет дальше?". В зависимости от того, на какой вопрос мы ищем ответ, мы должны использовать разные методы.

Мы обсудим метод максимального правдоподобия, поговорим про статистические свойства различных функций потерь. Поговорим о линейной регрессии и временных рядах. В конце курса мы обсудим байесовский подход к статистике и выясним, чем он отличается от частотного.

Syllabus

  • Метод максимального правдоподобия
    • На этой неделе мы обсудим главную рабочую лошадку науки о данных - метод максимального правдоподобия.
  • Статистический взгляд на линейные модели: прогнозы и интерпретация
    • На этой неделе мы посмотрим на линейную регрессию с точки зрения статистики. Узнаем, что почти любая функция потерь может быть получена из метода максимального правдоподобия. А также поговорим про то, как устроен мир и что будет дальше.
  • Временные ряды - начало
    • На этой неделе мы начнём знакомиться с моделями, которые используются для временных рядов. Мы поговорим про временной ряд как структуру данных. Мы обсудим ETS и начнём говорить про SARIMA.
  • Временные ряды - продолжение
    • На этой неделе мы закончим строительство SARIMA. После мы обсудим то, как ещё можно подойти к моделированию временных рядов, а также поговорим про ряд других задач, отличающихся от прогнозирования.
  • Байесовские методы
    • На этой неделе мы немного поговорим про байесовские методы. Мы узнаем, в чём состоит концепция байесовского подхода и оценим простейшие модели в python.

Related Courses

Reviews

Start your review of Статистические методы анализа данных

Never Stop Learning!

Get personalized course recommendations, track subjects and courses with reminders, and more.

Sign up for free