Статистические методы анализа данных

Overview

Google, IBM & Meta Certificates — All 10,000+ Courses at 40% Off

One annual plan covers every course and certificate on Coursera. 40% off for a limited time.

В этом онлайн-курсе НИУ ВШЭ мы поговорим про статистические методы анализа данных. Мы подробно обсудим, как статистика связана с машинным обучением и какое место она занимает среди наук о данных. Поговорим о том, что есть два великих вопроса: "Как устроен мир?" и "Что будет дальше?". В зависимости от того, на какой вопрос мы ищем ответ, мы должны использовать разные методы.

Мы изучим метод максимального правдоподобия, поговорим про статистические свойства различных функций потерь. Поговорим о линейной регрессии и временных рядах. В конце курса мы обсудим байесовский подход к статистике и выясним, чем он отличается от частотного.

Syllabus

Метод максимального правдоподобия

На этой неделе мы обсудим главную рабочую лошадку науки о данных - метод максимального правдоподобия.

Статистический взгляд на линейные модели: прогнозы и интерпретация

На этой неделе мы посмотрим на линейную регрессию с точки зрения статистики. Узнаем, что почти любая функция потерь может быть получена из метода максимального правдоподобия. А также поговорим про то, как устроен мир и что будет дальше.

Временные ряды - начало

На этой неделе мы начнём знакомиться с моделями, которые используются для временных рядов. Мы поговорим про временной ряд как структуру данных. Мы обсудим ETS и начнём говорить про SARIMA.

Временные ряды - продолжение

На этой неделе мы закончим строительство SARIMA. После мы обсудим то, как ещё можно подойти к моделированию временных рядов, а также поговорим про ряд других задач, отличающихся от прогнозирования.

Байесовские методы

На этой неделе мы немного поговорим про байесовские методы. Мы узнаем, в чём состоит концепция байесовского подхода и оценим простейшие модели в python.