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ロシア国立研究大学経済高等学院(National Research University Higher School of Economics)

修士号の取得を目指しましょう

この コース は ロシア国立研究大学経済高等学院(National Research University Higher School of Economics) の100%オンラインの Master of Data Science の一部です。 プログラムのすべてで認定されれば、それらのコースが学位学習に加算されます。

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

3時間で修了

Conditional probability and Independence

3時間で修了
13件のビデオ (合計123分), 1 学習用教材, 7 個のテスト
13件のビデオ
Conditional probability. Motivation and Example13 分
Conditional probability. Definition8 分
Independent events. Example7 分
Independent events. Definition12 分
Mosaic Plot. Visualization of conditional probabilities and Independence11 分
Using independence to find probabilities. Examples10 分
Pairwise and mutual independence12 分
Bernoulli Scheme11 分
Law of total probability14 分
Bayes's rule4 分
Python for conditional probabilities9 分
Conditional probability. Highlights3 分
1件の学習用教材
Rules on the academic integrity in the course10 分
7の練習問題
Coins, dices and conditional probability20 分
Independence and intersection5 分
Fair coin and independence6 分
Mutual independence conditions5 分
Call center total probability5 分
Bayes's taxi companies5 分
Rare disease paradox5 分
2

2

3時間で修了

Random variables

3時間で修了
15件のビデオ (合計150分)
15件のビデオ
Examples of random variables11 分
Mathematical definition of random variable5 分
Probability distribution and probability mass function (PMF)15 分
Binomial distribution10 分
Expected value of random variable. Motivation and definition14 分
Expected value example and calculation11 分
Expected value as best prediction15 分
Variance of random variable. Motivation and definition7 分
Discrete random variables with infinite number of values11 分
Saint Petersburg Paradox. Example of infinite expected value6 分
Geometric and Poisson distributions6 分
Generating discrete random variables with Python11 分
Numpy, scipy and matplotlib for generation and visualization of common distributions12 分
Random variables. Highlights3 分
3の練習問題
Expected value exercises20 分
Variance skill test25 分
Random variables and geometric series10 分
3

3

3時間で修了

Systems of random variables; properties of expectation and variance, covariance and correlation.

3時間で修了
16件のビデオ (合計127分)
16件のビデオ
Linear transformations of random variables8 分
Linearity of expected value6 分
Symmetric distributions and their expected values6 分
Functions of random variables5 分
Properties of variance6 分
Sum of random variables. Expected value and variance8 分
Joint probability distribution12 分
Marginal distribution8 分
Independent random variables7 分
Another example of non-independent random variables8 分
Expected value of product of independent random variables8 分
Variance of sum of random variables. Covariance11 分
Properties of covariance10 分
Correlation of two random variables7 分
Systems of random variables. Highlights3 分
7の練習問題
PMF of linear transformations5 分
Expectation properties5 分
Joint distribution skill test15 分
Joint PMF10 分
Variance of Binomial random variable5 分
Covariance for a dice roll5 分
Correlation quiz5 分
4

4

3時間で修了

Continuous random variables

3時間で修了
16件のビデオ (合計156分)
16件のビデオ
Continuous random variables. Motivation and Example10 分
Probability density function (PDF)9 分
Cumulative distribution function (CDF)13 分
Properties of CDF6 分
Linking PDF and CDF11 分
Examples of probability density functions10 分
Histogram as approximation to a graph of PDF11 分
Expected value of continuous random variable9 分
Variance of continuous random variable. Properties of expected value and variance7 分
Transformations of continuous random variables and their PDFs11 分
Joint CDF and PDF. Level charts. Marginal PDF10 分
Independence, covariance and correlation of continuous random variables9 分
Mixed random variables. Example11 分
Generating and visualizing continuous random variables with Python10 分
Generating correlated random variables with Python11 分
8の練習問題
CDF of discrete random variable7 分
PDF and CDF skill test15 分
Finding expectation with PDF5 分
Finding variance with PDF5 分
Expectation of a function of random variable2 分
PDF skill test7 分
Variance of sum of Gaussian random variables5 分
Distinguishing random variables3 分

レビュー

PROBABILITY THEORY, STATISTICS AND EXPLORATORY DATA ANALYSIS からの人気レビュー

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