Специалист по Data Science Плюс. Часть 4/16

0/5 ·
Создан: 30 мая 2022 г. Обновлён: 23 марта 2026 г.

Статистический анализ данных позволяет перевести сырые цифры в обоснованные выводы и прогнозы — именно этот навык является фундаментом для работы с моделями машинного обучения. В данной части программы разбираются методы проверки статистических гипотез, работа с распределениями данных и оценка значимости результатов исследования. Эти знания необходимы, чтобы понимать, работают ли алгоритмы корректно или выдают случайные закономерности. По итогам модуля вы научитесь подтверждать или опровергать предположения о данных с помощью математического аппарата.

Другие материалы школы

Инженер по автоматизации тестирования на Java. Часть 2 из 5 Можно купить
800 ₽ 15 000 ₽ −95%

Инженер по автоматизации тестирования на Java. Часть 2 из 5

Яндекс Практикум
0 · 0 отзывов

Отзывов пока нет. Будьте первым!

Ещё интересные курсы

Data Science. Уровень 2. Применение машинного обучения Можно купить
634 ₽ 24 000 ₽ −97%

Data Science. Уровень 2. Применение машинного обучения

Самородов
Факультет искусственного интеллекта. Часть 2/6 Можно купить
930 ₽ 23 490 ₽ −96%

Факультет искусственного интеллекта. Часть 2/6

GeekBrains
А
Можно купить
0 ₽ 999 ₽ −100%

Анализ данных в IBM SPSS для начинающих

Daniil Lobov
В
Можно купить
166 ₽ 999 ₽ −83%

Введение в Машинное обучение

Helen Kapatsa
О
Можно купить
200 ₽ 1 090 ₽ −82%

Основы биоинформатики

Роман Душкин
Build an Interactive Data Analytics Dashboard with Python Можно купить
116 ₽ 1 130 ₽ −90%

Build an Interactive Data Analytics Dashboard with Python

Тед Петроу
Продвинутая аналитика данных Можно купить
892 ₽ 25 000 ₽ −96%

Продвинутая аналитика данных

karpov.courses
Хардкорный Machine Learning. Блок: Динамическое ценообразование (обновленный 2024) Сбор взносов
3 068 ₽ 60 000 ₽ −95%

Хардкорный Machine Learning. Блок: Динамическое ценообразование (обновленный 2024)

Ирина Евстратенко