Курс на Stepik
Обложка курса «Продуктовая аналитика — МатСтат: База» на Stepik
Бесплатно

Продуктовая аналитика — МатСтат: База 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Математика и статистика, без которых аналитик остаётся оператором Excel и SQL. Разбираем вероятности, распределения, корреляцию, ANOVA и ковариацию. Всё с примерами на Python. Никакой воды, только то, что реально нужно, чтобы перестать гадать и начать принимать решения на основе данных.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Продуктовая аналитика — МатСтат: База»Учеников на курсе 307
Сертификаты, выданные на курсе «Продуктовая аналитика — МатСтат: База»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Продуктовая аналитика — МатСтат: База»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Продуктовая аналитика — МатСтат: База»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Продуктовая аналитика — МатСтат: База»Количество уроков 26
Тесты в курсе «Продуктовая аналитика — МатСтат: База»Количество квизов 76
Задачи с кодом в курсе «Продуктовая аналитика — МатСтат: База»Количество задач с кодом 63
Время прохождения курса «Продуктовая аналитика — МатСтат: База»Время прохождения курса
Обновления курса «Продуктовая аналитика — МатСтат: База»Обновления курса
Дата публикации курса «Продуктовая аналитика — МатСтат: База»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Продуктовая аналитика — МатСтат: База»Последнее обновление

Чему вы научитесь

  • Понимать разницу между средним, медианой и квантилями — и выбирать правильную меру для своих данных
  • Рассчитывать дисперсию, стандартное отклонение и коэффициент вариации — и интерпретировать их как показатели стабильности бизнес-метрик
  • Применять формулы комбинаторики для подсчёта вероятностей и количества комбинаций в реальных задачах
  • Работать с условной вероятностью и формулой Байеса для обновления гипотез при поступлении новых данных
  • Строить ковариационные и корреляционные матрицы — и понимать, чем Пирсон отличается от Спирмена
  • Проводить тест хи-квадрат для проверки независимости категориальных переменных
  • Использовать ANOVA для сравнения трёх и более групп без многократных t-тестов
  • Реализовывать все расчёты в Python

О курсе

Математика и статистика, без которых аналитик остаётся оператором Excel и SQL. Разбираем вероятности, распределения, корреляцию, ANOVA и ковариацию. Всё с примерами на Python. Никакой воды, только то, что реально нужно, чтобы перестать гадать и начать принимать решения на основе данных.

Для кого этот курс

Начинающие аналитики, которые хотят подняться выше уровня «оператор дашбордов» Продуктовые менеджеры, уставшие от гаданий на A/B-тестах и желающие понимать статистику своих экспериментов Data Scientist-новички, которым не хватает математического фундамента для уверенного продвижения Разработчики и тестировщики, которые хотят научиться принимать решения на основе данных, а не интуиции Все, кто уже знает Python и SQL, но чувствует, что без математики они остаются просто инструментами

Начальные требования

  • Базовое понимание Python (переменные, циклы, функции)
  • Умение работать с pandas на уровне чтения данных и базовых операций
  • SQL — не обязателен, но приветствуется
  • Школьная математика (проценты, дроби, базовые формулы)

Преподаватели курса

Как проходит обучение

Вас ждут 20+ уроков.

Никаких видео — наушники или колонки для прохождения курса не нужны!

Каждый урок разбит на шаги: теория → код → проверочные вопросы.

В конце каждого модуля даны задачи для ручного счёта — это формирует математическую интуицию.

Что вы получите

  • Практическое понимание — не просто формулы, а когда и как их применять
  • Навык ручного счёта — который превращает математику из абстракции в интуицию

Расскажите о курсе друзьям