Статистическое мышление

3 000
Срок доступа 60 дней
Описание курса

Статистическое мышление, логически вытекающее из системного подхода, позволяет взглянуть на отдельный случай как на элемент структуры системы.

Курс научит формировать альтернативный взгляд на природу окружающего мира и поможет развить навыки статистического анализа данных, с использованием программы Excel, а также освоить ряд методов моделирования и прогнозирования. 


Вы познакомитесь со статистической парадигмой восприятия действительности (в качестве альтернативы причинной), а также приобретёте навыки, необходимые для успешной деятельности в современном мире, который по своей природе является статистическим (вероятностным).

Итогом обучения на курсе станет: 

  • понимание базовых концепций статистики, теории вероятностей, теории информации, обработки больших данных, планирования и оценки результатов эксперимента;

  • формирование базовых навыков обработки данных в Excel;

  • формирование базовых навыков презентации итогов анализа средствами Excel;

  • приобретение навыков сбора данных и управления качеством на основе контрольных карт Шухарта.

В ходе обучения у слушателей будут сформированы следующие специальные цифровые навыки: 

  • Умение работать с базами данных 
  • Умение работать и анализировать данные в программе Excel
  • Представление о работе в специализированной программе iThink  

Содержание курса
1
Статистическое мышление против причинного
  • Причинно-следственное и системное мышление
  • Инструменты системного подхода
  • Построение контрольных карт в Excel
  • Контрольные карты и непрерывное совершенствование
  • Оцениваемый тест
2
Разведочный анализ
  • Генеральная совокупность и выборка
  • Типы данных и их организация
  • Каждой идее – своя визуализация
  • Искусство графического представления данных
  • Ложь, наглая ложь и статистика
  • Оцениваемый тест
3
Описательные статистики
  • Сводки данных. Меры центральной тенденции
  • Меры рассеяния (вариации)
  • Дискретные распределения
  • Нормальное распределение
  • Описательные статистики и распределения в Excel
  • Оцениваемый тест
4
Теория вероятностей
  • Основные понятия теории вероятностей
  • Правила сложения вероятностей. Комбинаторика
  • Условная вероятность. Теорема Байеса
  • Теорема Байеса в Excel
  • Естественная частота
  • Оцениваемый тест
5
Статистический вывод
  • t-статистика Стьюдента
  • Функции Excel для работы с t-распределением
  • Ошибки 1-го и 2-го рода
  • Статистическая мощность
  • Оцениваемый тест
6
Распределения с толстыми хвостами
  • Закон Бенфорда или закон первой цифры
  • Использование Power Query для импорта данных в Excel. Закон Ципфа
  • Принцип Парето
  • Фрактальная природа социальных и экономических явлений
  • Философия неопределенности
  • Оцениваемый тест
7
Прогнозирование
  • Регрессия
  • Метод Монте-Карло для расчета рисков
  • Оптимизация с помощью линейного программирования
  • Метод k-средних для сегментирования клиентской базы
  • Философия неопределенности
  • Оцениваемый тест
8
Теория информации
  • Понятие количества информации
  • Разработка оптимальной стратегии игры «Быки и коровы»
  • Информация как алгоритм
  • Как измерить нематериальное
  • Количественное измерение неопределенности
  • Стратегические игры
  • Риск и неопределенность
  • Оцениваемый тест
ПОДЕЛИТЬСЯ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ
Автор курса
БАГУЗИН

СЕРГЕЙ ВИКТОРОВИЧ

Операционный директор Treolan, ГК ЛАНИТ, к.ф.-м.н.

ВСЕ КУРСЫ АВТОРА
По окончании курса вы сможете
знать основные направления разведочного анализа данных, виды выборок, шкалы данных, типы диаграмм и уместность их использования, принципы визуализации и презентации итогов анализа
знать меры среднего и разброса, принципы их использования, отличия смещенной и несмещенной оценки, коэффициент корреляции Пирсона
разбираться в основных типах распределений случайной величины: нормальное, Пуассона, биноминальное, центральная предельная теорема, закон больших чисел, эвристика доступности
основы анализа больших данных: кластерный анализ, линейное программирование, регрессионный анализ, прогнозирование на основе экспоненциального сглаживания
обрабатывать сырые данные из файлов и Интернета с использованием Power Query
использовать основные статистические функции в Excel, формировать случайную выборку данных
оценивать прогноз методом Брайера
моделировать системную динамику в iThink
моделировать методом Монте-Карло в Excel
владеть терминологией в областях статистики, управления качеством, больших данных, теории информации
настраивать наивный байесовский классификатор
обрабатывать ошибки измерений в Excel на основе байесовской вероятности
ПОДЕЛИТЬСЯ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ
Для кого этот курс
технические руководители
бизнес-аналитики
руководители проектов
студенты и аспиранты
ПОДЕЛИТЬСЯ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ
Отзывы
Отзывов пока нет
Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв
ПОДЕЛИТЬСЯ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ
Выдаем документ об окончании

Электронный сертификат АНО "еНано"

Мы на связи!