Чему вы научитесь
- Понимать основные статистические показатели: среднее, медиану, моду, дисперсию, стандартное отклонение
- Интерпретировать вариативность и распределения данных
- Работать с вероятностями без сложной математики
- Понимать нормальное распределение и его практический смысл
- Строить и интерпретировать доверительные интервалы
- Проверять статистические гипотезы
- Понимать p-value и не путать его смысл
- Анализировать корреляцию и линейную регрессию
- Применять статистику в Excel
- Выполнять расчёты в Python
- Использовать SQL для анализа агрегированных данных
- Понимать, когда статистика применима, а когда — нет
О курсе
Статистика без формул и академического ужаса. Поймите средние, дисперсию, корреляцию, гипотезы и регрессию на простых примерах и сразу примените их в Excel, Python и SQL. Курс объясняет не только «как считать», но и «что это значит» — для анализа данных, работы, отчетности и принятия решений.
Для кого этот курс
Курс подойдет:
всем, кто хочет понимать цифры, а не просто смотреть на них
специалистам, работающим с отчетами
менеджерам, принимающим решения на основе данных
начинающим аналитикам данных
экономистам и финансовым аналитикам
маркетологам
студентам технических и экономических направлений
Начальные требования
Для прохождения курса желательно, но не обязательно:
- Минимальное знакомство с таблицами и формулами
- Базовое понимание работы с Excel
- Для практики в Python — знание базового синтаксиса (переменные, функции)
- Для SQL — понимание SELECT и агрегатных функций
Глубоких знаний математики не требуется.
Преподаватели курса
2 882
Как проходит обучение
Объяснение теории простым языком
Практические примеры в Excel, Python и SQL
Задания для закрепления материала
Постепенное усложнение тем
Финальные блоки, объединяющие изученные методы
Сертификат
Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 6 учеников получили сертификат.
Что вы получите
- Системное понимание статистики
- Практические примеры применения в Excel, Python и SQL
- Готовые примеры расчетов
- Уверенность при работе с данными
- Понимание терминов, которые часто встречаются в аналитике
- Навык интерпретации результатов, а не просто механических расчетов
- Базу для перехода к продвинутой аналитике и машинному обучению