Курс на Stepik
Обложка курса «Практикум по статистике на Python» на Stepik
Бесплатно

Практикум по статистике на Python 4.814

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс позволит закрепить базовые знания статистики и широко применяемых статистических методов на практических тестах и заданиях, в том числе с использованием Python (pandas, numpy, scipy, statsmodels, matplotlib).

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Практикум по статистике на Python»Учеников на курсе 13 043
Сертификаты, выданные на курсе «Практикум по статистике на Python»Сертификатов выдано 1 351
Отзывы о курсе «Практикум по статистике на Python»Отзывов получено 145
Рейтинг курса «Практикум по статистике на Python»Рейтинг курса 4.814
Уроки в курсе «Практикум по статистике на Python»Количество уроков 12
Тесты в курсе «Практикум по статистике на Python»Количество квизов 35
Задачи с кодом в курсе «Практикум по статистике на Python»Количество задач с кодом 26
Время прохождения курса «Практикум по статистике на Python»Время прохождения курса
Обновления курса «Практикум по статистике на Python»Обновления курса
Дата публикации курса «Практикум по статистике на Python»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Практикум по статистике на Python»Последнее обновление
Сложность easy
4.814
из 5
145 отзывов
★★★★★
123
★★★★
17
★★★
5
★★
0
0
Алексей Крюков
Алексей Крюков
2 месяца назад

Спасибо. Хороший курс. Помог разобраться с основными положениями в статистике на простых примерах.

Александр Иванов
Александр Иванов
2 месяца назад

1) Обновил университетские знания по статистике, узнал как их применять на практике с помощью pandas + scipy. 2) Понравилось отсутствие видево и исторических экскурсов, добротные конспекты и 90% задач (видна прикладная польза от курса, а не просто академические знания). 3) Не понравилось: не раскрыта тема критериев сравнения выборок на равенство стандартных отклонений (bartlett/levene). Про трехбуквенные функции (cdf, pdf, isf) и некоторые другие можно было бы рассказать чуть больше. 4) Нужен был курс для освежения части матаппарата, который применяется в Machine Learning с примерами на Python - для профподготовки и для релевантного диплома в резюме ML/LLM питониста. Для поиска работы в области gamedev это тоже пригодится, там часто изучают статистику матчей.