الرياضيات لعلوم البيانات. الجزء 2. نظرية الاحتمالات والإحصاء الرياضي - دورة 27990 روبل روسي. من الأخصائي، التدريب 40 ساعة دراسية، تاريخ 15 مايو 2023.
Miscellanea / / December 03, 2023
مدرس دورة برمجة محترف، مطور معتمد معهد بايثون مع خبرة عمل عامة في مجال تكنولوجيا المعلومات أكثر من 20 عاما. بناء أنظمة تكنولوجيا المعلومات في 4 شركات من الصفر. أكثر من 5 سنوات.
تخرج فاديم فيكتوروفيتش من الجامعة الحكومية الروسية للعلوم الإنسانية عام 2000 بتخصص في المعلوماتية وعلوم الكمبيوتر. محترف حقيقي في الأمور الإدارية نظام إدارة قواعد البيانات، أتمتة العمليات التجارية للشركة (تخطيط موارد المؤسسات وإدارة علاقات العملاء وما إلى ذلك)، وإنشاء حالات الاختبار وتدريب الموظفين.
قادرة على تحفيز وآسر. إنه متطلب من مستمعيه، ومستعد دائمًا لتوضيح النقاط الصعبة. تتيح له الخبرة الواسعة في العمل في المشاريع الحقيقية الاهتمام بتلك التفاصيل التي عادة ما يتجاهلها المطورون المبتدئون.
وحدة 1. المفاهيم الأساسية لنظرية الاحتمالات. أمثلة (4 أ. ح.)
الوحدة 2. الأحداث العشوائية. احتمال مشروط. صيغة بايز. الاختبارات المستقلة (4 أ. ح.)
الوحدة 3. المتغيرات العشوائية المنفصلة. قانون توزيع الاحتمالات. قانون التوزيع ذو الحدين. توزيع بواسون (4 أ. ح.)
الوحدة 4. الإحصاء الوصفي. الخصائص النوعية والكمية للسكان. عرض رسومي للبيانات (4 أ.ك. ح.)
الوحدة 5. المتغيرات العشوائية المستمرة. دالة التوزيع ووظيفة كثافة الاحتمال. التوزيع الموحد والعادي. نظرية الحد المركزي (4أك. ح.)
الوحدة 6. اختبار الفرضيات الإحصائية. القيم P. فترات الثقة. (4 ف. ح.)
الوحدة 7. العلاقة بين الكميات. مقاييس الارتباط البارامترية وغير البارامترية. تحليل الارتباط. (4 ف. ح.)
الوحدة 8. التحليل الإحصائي متعدد المتغيرات. الانحدار الخطي (4 ac. ح.)
الوحدة 9. تحليل التباين. الانحدار اللوجستي (4 أ. ح.)
الوحدة 10. تطبيق الأقسام المدروسة في نظرية الاحتمالات والإحصاء الرياضي على مثال عام (دفتر جوبيتر). مشروع. (4 ف. ح.)
يتضمن علم البيانات مجموعة واسعة من الأساليب والأساليب لجمع ومعالجة وتحليل وتصور مجموعات البيانات من أي حجم. هناك مجال منفصل مهم عمليًا لهذا العلم وهو العمل مع البيانات الضخمة باستخدام مبادئ جديدة النمذجة الرياضية والحسابية، عندما تتوقف الطرق الكلاسيكية عن العمل بسبب استحالتها التحجيم. تم تصميم هذا المقرر لمساعدة الطالب على تعلم أساسيات الموضوع من خلال الصياغة و حل المشكلات النموذجية التي قد يواجهها باحث علم البيانات في عمله عمل. لتعليم الطالب كيفية حل مثل هذه المشكلات، يزود مؤلفو الدورة الطالب بالحد الأدنى النظري اللازم ويوضحون كيفية استخدام قاعدة الأدوات عمليًا.
4,2
سوف تقوم بتحديث معرفتك بالرياضيات، وتعلم الصيغ والوظائف الأساسية، وفهم أساسيات الآلة التدريب ويمكنك بدء مهنة في علوم البيانات - تبحث شركات تكنولوجيا المعلومات حول العالم عن هؤلاء المتخصصين.
4,4