Телеграмм чат группы pydata

2019 September 25

А

потом достаточно легкий и приятный курс вот — https://www.coursera.org/specializations/analiz-dannykh? Правда без питона, на R

Coursera

Анализ данных

Offered by Novosibirsk State University . В рамках специализации вы освоите основные методы работы с количественными данными, в том числе основы теории вероятностей и математической статистики, инструменты исследования связей между признаками, научитесь строить прогнозы на основе регрессионных моделей, сравнивать группы, выделять группы методами кластерного анализа, строить классификации, визуализировать данные, интерпретировать и представлять результаты статистического анализа. Вы примените эти методы на учебных примерах и сможете адаптировать их под специфику ваших данных и задач. В курсах специализации мы рассмотрим, как оценить связь условий труда и удовлетворенности работой, как спрогнозировать количество кликов на сайт компании, как разделить университеты на классы, как выявить стратегии поиска работы, как отличить геозависимую рубрику от геонезависимой, и множество других практических задач. Кроме того, мы научимся решать такие задачи в популярных средах анализа данных (SPSS и R). В заключительной части…

источник

00:10пожаловаться #1

A

Az in Python для анализа данных

Спасибо.

источник

00:15пожаловаться #2

АМ

Алексей Макаров... in Python для анализа данных

Az

Спасибо. Я думал найти что нибудь попроще, с калькуляцией среднего, стандартного отклонения и z -score. Я не думаю, что мне понадобится scikit learn здесь, меня интересуют статистический анализ, а не машинное обучение, по этому случаю.

Там есть модуль 4, где именно про то как делать выводы на основе статистики

источник

10:53пожаловаться #3

АМ

Алексей Макаров... in Python для анализа данных

источник

10:54пожаловаться #4

M

Maria in Python для анализа данных

https://stepik.org/course/76/syllabus

Stepik: online education

Основы статистики

Курс знакомит слушателей с основными понятиями и методами математической статистики. В течение трех недель мы рассмотрим наиболее широко используемые статистические методы и принципы, стоящие за ними. Полученных знаний будет достаточно для решения широкого круга задач, возникающих в рамках исследовательской работы.

источник

17:04пожаловаться #5

A

Andrew U. in Python для анализа данных

Алексей Макаров

Посмотрите в сторону "Машинного обучения и анализа данных" от МФТИ и Яндекса на Coursera. Правда веб-аналитики там точно нет, но как делать выводы на основе статистики есть, рассматривают статистические критерии, примеры A/B-тестов, все с кодом на Python https://ru.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis

Coursera

Машинное обучение и анализ данных

Offered by Московский физико-технический институт. Мы покажем, как проходит полный цикл анализа, от сбора данных до выбора оптимального решения и оценки его качества. Вы научитесь пользоваться современными аналитическими инструментами и адаптировать их под особенности конкретных задач. В рамках специализации вы освоите основные темы, необходимые в работе с большим массивом данных, в т.ч. современные методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, проведение экспериментов, построение выводов, базовая фундаментальная математика, основы программирования на Python. Мы разберём, как построить рекомендательную систему, оценить эмоциональную окраску текста, спрогнозировать спрос на товар, оценить вероятность клика по рекламе и т.д. В финале вам потребуется выполнить проект собственной системы, решающей любую актуальную для бизнеса задачу. Результатом будет наглядная работающая модель, которую вы сможете использовать в вашей повседневной работе или продемонстрировать на собеседовании. Все, прошедшие специализацию…