Этот курс познакомит вас с основами статистики и А/Б тестирования и поможет систематизировать уже имеющиеся знания. Кому будет полезен курс: аналитикам; дата-сайентистам; тем, кто только начинает знакомиться с статистикой; тем, кто знаком с основами статистики, но знания не систематезированы Чему вы научитесь на курсе: познакомитесь с понятиями случайная величина и распределение; рассмотрите популярные дискретные и непрерывные распределения; изучите центральную предельную теорему и закон больших чисел; разберетесь в свойствах точечных оценок; добавите в свой арсенал z-test и t-test; сможете объяснять на пальцах, что такое p-value; научитесь расчитывать sample size для А/Б теста; поймете как проверять гипотезы; попрактикуетесь с библиотеками numpy и scipy. Начальные требования Необходимо уметь устанавливать библиотеки python (numpy, pandas, scipy) Наши преподаватели: Игорь Ким Развивал разные направления аналитики в ведущих финтехах, банках, ритейлерах России и СНГ. Под разными направлениями я подразумеваю продуктовую аналитику, дата-аналитику, маркетинговую и бизнес-аналитику. Программа 1. Базовые статистики 1.1 Среднее и медиана 1.2 Распределение и гистограмма 1.3 Перцентиль, квантиль и box-plot 1.4 Дисперсия и стандартное отклонение 2. Базовые распределения 2.1 Дискретное распределение 2.2 Непрерывное распределение 2.3 Равномерное распределение 2.4 Нормальное распределение 2.5 Распределение Бернулли 3. Введение в А/Б тесты 3.1 Точечные оценки 3.2 Z-test 3.3 T-test 3.4 T-test для двух выборок 3.5 Тест для пропорций 3.6 Мощность теста, sample size и MDE 3.7 Финальный А/Б тест 3.8 Заключение Сайт
