Курс на Stepik
Обложка курса «Статистика для собеседований » на Stepik
1 590 ₽

Статистика для собеседований ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс охватывает базовые и продвинутые темы статистики, которые чаще всего встречаются на собеседованиях аналитиков и ML-специалистов. Вы разберёте ключевые понятия, A/B-тестирование и статистические тесты на практических задачах.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Статистика для собеседований »Учеников на курсе 127
Сертификаты, выданные на курсе «Статистика для собеседований »Сертификатов выдано 11
Отзывы о курсе «Статистика для собеседований »Отзывов получено 3
Рейтинг курса «Статистика для собеседований »Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Статистика для собеседований »Количество уроков 32
Тесты в курсе «Статистика для собеседований »Количество квизов 349
Время прохождения курса «Статистика для собеседований »Время прохождения курса —
Стоимость курса «Статистика для собеседований »Стоимость курса 1 590 ₽ —
Обновления курса «Статистика для собеседований »Обновления курса — —
Дата публикации курса «Статистика для собеседований »Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Статистика для собеседований »Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Статистика для собеседований » 6 разделов Уроки в курсе «Статистика для собеседований » 32 урока Тесты в курсе «Статистика для собеседований » 349 тестов Время прохождения курса «Статистика для собеседований » 7 ч. Последнее обновление курса «Статистика для собеседований » обн. 14 августа 2026

Введение в прикладную статистику

5 уроков
1. Основные понятия: генеральная совокупность, выборка, параметры ↗
2. Виды данных: категориальные, числовые, дискретные ↗
3. Мера центральной тенденции: среднее, медиана, мода ↗
4. Разброс: дисперсия, стандартное отклонение, IQR ↗
5. Практика: Вычислить ключевые статистики вручную ↗

Распределения вероятностей

7 уроков
1. Что такое распределение и зачем оно нужно ↗
2. Нормальное распределение: свойства, Z-оценки ↗
3. Биномиальное, Бернулли, Пуассон ↗
4. Равномерное, экспоненциальное ↗
5. ЦПТ: как объяснить интервьюеру ↗
6. Практика: Определить распределение по графику/описанию ↗
7. Типичные вопросы с собеседований ↗

Оценивание и доверительные интервалы

2 урока
1. Доверительный интервал для среднего, для доли ↗
2. Понятие Bootstrap в статистике ↗

Гипотезы и статистические тесты

9 уроков
1. Что такое гипотеза: H0 и H1 ↗
2. Ошибки 1 и 2 рода, уровень значимости, power ↗
3. p-value: как правильно объяснять ↗
4. t-тест: для чего нужен и как применять ↗
5. Z-тест, χ²-тест, F-тест ↗
6. A/B-тестирование: полный разбор ↗
7. Практика: провести A/B-тест в Python ↗
8. Типичные вопросы интервью: часть 1 ↗
9. Типичные вопросы интервью: часть 2 ↗

Корреляция и регрессия

5 уроков
1. Корреляция Пирсона, Спирмена, Кендалла ↗
2. Ковариация и как её объяснять ↗
3. Линейная регрессия: базовые идеи ↗
4. Линейная регрессия: мультиколлинеарность, VIF ↗
5. Вопросы интервью по корреляции и регрессии ↗

Итоговая практика

4 урока
1. Мини-собеседование: 30 типичных вопросов (часть 1) ↗
2. Мини-собеседование: 30 типичных вопросов (часть 2) ↗
3. Практическое задание: провести A/B тест ↗
4. Обратная связь ↗