Без фундаментальных знаний по математике и статистике не получится проанализировать данные, обучить модель, найти закономерности или предсказать что-то новое.

Поэтому на курсе мы начнем с основ линейной алгебры и теории множеств, изучим базовые опции библиотек NumPy, Pandas, MatPlotLib, Seaborn и Plotly. Затем углубимся в теорию вероятности и методы распределения данных. Будем применять точечную и интервальную оценку, проверять статистические гипотезы, строить регрессии и делать прогнозы.

В результате ― будете принимать правильные решения на основе анализа данных и сможете начать путь в Data Science.