Статистика для Data Science
Возраст обучающихся: 12 - 17 лет
Продолжительность курса: 9 месяцев
Форма занятий: групповая (7-11 класс)
Режим занятий: 1 раза в неделю по 90 минут
Преподаватель: Сорокин Сергей Сергеевич
Расписание: Среда, 16:40 - 18:10
Стоимость: 12 000 р. / 1 месяц
Начало занятий: продолжается набор на программу.
Заявка на программу подается через Личный кабинет родителя мобильного приложения SkolCity.
Запись на программы ДОП для родителей и их доверенных лиц, имеющих доступ в личный кабинет - инструкция
Запись на программы ДОП для внешних участников (ранее не обучавшихся в гимназии) – инструкция
Описание
Постепенное практикоориентированное введение в один из самых нужных разделов математики —основы статистики как одного из ключевых инструментов в сфере анализа данных.
Программа направлена на формирование ключевых представлений о статистических закономерностях, методах сбора, описания и анализа данных, а также на развитие навыков принятия обоснованных решений на основе числовой информации.
Занятия создадут прочную базу для дальнейшего изучения Data Science, программирования, машинного обучения и других современных направлений, связанных с работой с данными.
Что делаем?
- Разбираем основные понятия: выборка, среднее, дисперсия, корреляция, распределения;
- Учимся описывать и визуализировать данные, видеть в них закономерности и шум;
- Осваиваем принципы оценки, проверки гипотез и построения доверительных интервалов;
- Понимаем, как статистика используется в реальных кейсах — от маркетинга до медицины;
- Работаем с таблицами, графиками и реальными датасетами;
- Постепенно подводим к пониманию, зачем статистика нужна в машинном обучении и как не делать ложных выводов.
Какой результат?
- Участники уверенно оперируют базовыми статистическими понятиями и методами;
-
Понимают, как анализировать данные и интерпретировать результаты без искажений;
-
Готовы к изучению более сложных тем: регрессии, A/B-тестов, вероятностных моделей и машинного обучения;
-
Формируют аналитическое мышление — критическое, структурное и основанное на данных.