sorvachev / matstat_coursera

Курс по матстату для онлайна :)

Прикладная статистика

Привет, Олимпийский! Это репозиторий для линейки онлайн-курсов по статистике. Она создана в рамках специализации От статистики до нейросетей:

• Сбор и анализ данных в python
• Основы машинного обучения
• Математическая статистика и AB-тестирование
• Продвинутые методы машинного обучения
• Статистические методы анализа данных

Вам этого мало и хотите больше? Добро пожаловать в специализацию Промышленное машинное обучение. Подзабыли математику, но хотите пройти наши курсы? Тогда смотрите специализацию Математика для анализа данных

Про репозиторий

• Материалы лекций лежат в папках ./week*, недели 1-5 относятся к курсу Сбор и анализ данных в python, недели 6-11 к курсу Математическая статистика и AB-тестирование, недели 12-16 к курсу Статистические методы анализа данных. Сквозная нумерация используется для удобства :)
• Они же продублированны на coursera, можно скачивать их прямо с неё
• Чтобы скачать репозиторий полностью, нажмите зелёную кнопку Code, а дальше Download ZIP, конечно же можно просто склонировть репозиторий, если вы умеете пользоваться git
• Если вы хотите скачать из репозитория конкретную папку, просто вставьте ссылку на неё в сервис для скачки
• Для прохождения курса вам понадобятся: стандартный дистрибутив python 3, ручка синяя, ручка чёрная, ручка цветная и тетрадка

Идеология и призыв

• Учим статистику, смотрим какое место она занимает среди наук о данных
• Всегда сначала понимаем, как работает концепт, а потом смотрим на код, никаких блэкбоксов
• Много идей, попытка разобраться в том как устроен мир и что будет дальше

Материалы для чтения

Обратите внимание, что к каждой неделе курса есть README со списком полезных материалов.

На русском:

• Учебник Черновой по терверу, довольно короткий, несложный и ёмкий
• Учебник Черновой по матстату, так же хорош, как и книга по терверу, но некоторых тем не хватает

У Черновой менее популярное определение функции распределения, $F(t)=P(X<t)$, в нашем курсе мы используем $F(t)=P(X\leq t)$, будьте аккуратны.

• Наглядная математическая статистика Лагутина, книга глубже, чем Чернова и немного сложнее
• Культурный код, сборник красивых нетривиальных задач по терверу и матстату

На английском:

• Coock boock по терверу и матстату в 10 страницах
• Pilon C.D. Probabilistic programming and Bayesian methods for hackers, можно найти перевод на русский язык, если искать <<Вероятностное программирование на Python>> (русские локализаторы косячат не только в названиях фильмов)
• Hyndman, R.J., Athanasopoulos G. Forecasting: principles and practice, отличный вводный учебник по временным рядам
• Blitzstein, Hwang, курс Statistics 110: книга, видеолекции, листки с упражнениями, теория вероятностей до статистики, но с MCMC и упражнениями в R.

Другие очень крутые источники:

• Визуализации по терверу и матстату. Можно посмотреть на условную вероятность и многое другое своими глазами.
• Репозиторий по теории вероятностей и статистике от Бориса Демешева с кучей полезных штук
• Набор лекций по рискам от Ильи Езепова

Благодарности

Спасибо всем всем всем, кто принял участие в разработке этих курсов, а именно:

Вычитка материалов и мудрые советы:

• Лобачёва Екатерина

Помощь с материалами:

• Сергеев Дмитрий
• Демешев Борис
• Лобачёва Екатерина

Ассистенство:

• Романенко Александра
• Айрапетян Жирайр

Съёмки, их организация, монтаж и отсмотр материала:

• Капчинский Анатолий
• Савилова Ксения

Организация всех процессов:

• Застрогина Екатерина
• Сапунова Алёна

Первым прошёл все курсы со всеми тестами от начала до конца:

• Зарманбетов Ахмед

Армия бета-тестеров, а в особенности:

• Алиев Самир,
• Евстафьев Сергей
• Хмелевской Егор