Your cart is empty.
Keep shoppingРуслан Сенаторов: Моделирование данных Python. Data Science
10 students
Руслан Сенаторов: Моделирование данных Python. Data Science
Освойте генерацию случайных чисел, выборок и распределений с помощью NumPy и Python. SenatorovAI
Last updated 6/2026
Russian
What you'll learn
- Генерировать случайные числа и массивы с помощью модуля numpy.random.
- Работать с равномерным, нормальным, биномиальным и другими распределениями.
- Управлять воспроизводимостью экспериментов с помощью генераторов и начального значения seed.
- Создавать случайные выборки и выполнять перестановку элементов.
- Моделировать случайные события и проводить вычислительные эксперименты.
- Анализировать характеристики сгенерированных выборок средствами NumPy.
Explore related topics
Course content
1 section • 6 lectures • 57m total length
Requirements
- Базовые знания синтаксиса Python.
- Начальное понимание списков, функций и циклов.
- Знакомство с массивами NumPy будет полезно, но не обязательно.
- Компьютер с установленным Python и Jupyter Notebook либо доступ к Google Colab.
- Глубокие знания математики и статистики не требуются.
Description
Этот курс содержит использование искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект использовался при подготовке описания и изображения курса. Лекции, программный код и остальные учебные материалы созданы и проверены преподавателем.
Курс «Генерация случайных величин в NumPy и Python» посвящен практической работе со случайными числами, вероятностными распределениями и моделированием случайных процессов. Вы познакомитесь с возможностями модуля numpy.random и научитесь применять их для анализа данных, статистических экспериментов, машинного обучения и создания тестовых наборов данных.
В ходе курса мы рассмотрим генерацию отдельных случайных чисел, одномерных и многомерных массивов. Вы научитесь задавать размеры и диапазоны значений, формировать случайные выборки, перемешивать элементы и выполнять случайный выбор из существующих массивов. Отдельное внимание будет уделено современному генератору numpy.random.Generator, управлению начальным значением seed и воспроизводимости вычислительных экспериментов.
Вы изучите равномерное, нормальное, биномиальное и другие распространенные распределения. На практических примерах разберетесь, какие параметры определяют их поведение и в каких задачах они применяются. Сгенерированные выборки будут исследоваться с помощью базовых статистических показателей и визуализаций.
Курс поможет понять, как использовать случайные величины для имитационного моделирования, проверки гипотез, проведения экспериментов и подготовки искусственных данных. Материал сопровождается понятными примерами программного кода, которые можно выполнять в Jupyter Notebook или Google Colab.
Курс подойдет начинающим Python-разработчикам, аналитикам данных и студентам, изучающим Data Science, статистику или машинное обучение. Для прохождения достаточно знать базовый синтаксис Python. Глубокие знания теории вероятностей не требуются: необходимые понятия объясняются в процессе обучения.
Все учебные материалы, примеры и программный код подготовлены и проверены преподавателем. Искусственный интеллект использовался только при подготовке описания курса. SenatorovAI
Who this course is for:
- Курс предназначен для начинающих Python-разработчиков, аналитиков данных и специалистов, изучающих Data Science и машинное обучение. Он подойдет студентам, которым необходимо освоить генерацию случайных величин и моделирование случайных процессов с помощью NumPy.
- Курс также будет полезен тем, кто проводит статистические эксперименты, создает тестовые наборы данных, выполняет симуляции или хочет лучше понять вероятностные методы на практических примерах Python.