Your cart is empty.
Keep shoppingРуслан Сенаторов: Теория вероятностей в Data Science и Numpy
11 students
Руслан Сенаторов: Теория вероятностей в Data Science и Numpy
Изучите вероятностные распределения, случайные величины и их практическое применение в Python и Data Science.SenatorovAI
Last updated 6/2026
Russian
What you'll learn
- Различать дискретные и непрерывные случайные величины.
- Понимать основные характеристики вероятностных распределений.
- Работать с биномиальным, Пуассона, нормальным, равномерным и другими распределениями.
- Вычислять математическое ожидание, дисперсию и стандартное отклонение.
- Генерировать случайные выборки с помощью Python, NumPy и SciPy.
- Выбирать подходящее распределение для практической задачи Data Science.
- Анализировать и визуализировать распределения данных.
- Применять распределения при моделировании и статистическом анализе.
Explore related topics
Course content
2 sections • 9 lectures • 52m total length
Requirements
- Базовые знания Python.
- Начальное понимание математики и статистики будет полезно.
- Опыт работы с NumPy желателен, но не обязателен.
- Знания теории вероятностей не требуются: основные понятия объясняются в курсе.
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 «Дискретные и непрерывные распределения в Data Science» поможет разобраться в основных вероятностных моделях, которые используются при анализе данных, проведении статистических исследований и построении моделей машинного обучения. Вы узнаете, чем дискретные случайные величины отличаются от непрерывных, какими параметрами описываются распределения и как выбирать подходящую модель для конкретной практической задачи.
В первой части курса рассматриваются основные понятия теории вероятностей: случайная величина, функция вероятности, плотность распределения, функция распределения, математическое ожидание, дисперсия и стандартное отклонение. Эти понятия объясняются на понятных примерах без излишне сложных математических доказательств.
Вы познакомитесь с распространенными дискретными распределениями, включая распределения Бернулли, биномиальное и Пуассона. Затем изучите непрерывные распределения: равномерное, нормальное, экспоненциальное и другие. Для каждого распределения будут рассмотрены его основные свойства, параметры и типичные области применения в Data Science.
Практическая часть курса посвящена работе с распределениями средствами Python, NumPy, SciPy, Pandas и библиотек визуализации. Вы научитесь генерировать случайные выборки, вычислять статистические показатели, строить графики и сравнивать теоретические распределения с реальными данными.
Курс предназначен для начинающих аналитиков, специалистов Data Science, Python-разработчиков и студентов, изучающих статистику или машинное обучение. Для прохождения достаточно знать основы Python. Глубокая математическая подготовка не требуется.
Все лекции, примеры, программный код и учебные материалы созданы и проверены преподавателем. Искусственный интеллект использовался только при подготовке описания курса. SenatorovAI
Who this course is for:
- Курс предназначен для начинающих аналитиков данных, специалистов Data Science, Python-разработчиков и студентов технических специальностей. Он подойдет тем, кто изучает статистику, теорию вероятностей или машинное обучение и хочет понять различия между дискретными и непрерывными распределениями.
- Курс также будет полезен специалистам, которым необходимо анализировать реальные данные, моделировать случайные события, создавать выборки и выбирать подходящие вероятностные модели для практических задач.