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다음 전문 분야의 4개 강좌 중 4번째 강좌:

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

완료하는 데 약 20시간 필요

권장: 6 learning weeks, 10-16 hours per week...

영어

자막: 영어

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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완료하는 데 3시간 필요

Conditional probability and Independence

완료하는 데 3시간 필요
13개 동영상 (총 123분)
13개의 동영상
Conditional probability. Motivation and Example13m
Conditional probability. Definition8m
Independent events. Example7m
Independent events. Definition12m
Mosaic Plot. Visualization of conditional probabilities and Independence11m
Using independence to find probabilities. Examples10m
Pairwise and mutual independence12m
Bernoulli Scheme11m
Law of total probability14m
Bayes's rule4m
Python for conditional probabilities9m
Conditional probability. Highlights3m
7개 연습문제
Coins, dices and conditional probability20m
Independence and intersection5m
Fair coin and independence6m
Mutual independence conditions5m
Call center total probability5m
Bayes's taxi companies5m
Rare disease paradox5m
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완료하는 데 3시간 필요

Random variables

완료하는 데 3시간 필요
15개 동영상 (총 150분)
15개의 동영상
Examples of random variables11m
Mathematical definition of random variable5m
Probability distribution and probability mass function (PMF)15m
Binomial distribution10m
Expected value of random variable. Motivation and definition14m
Expected value example and calculation11m
Expected value as best prediction15m
Variance of random variable. Motivation and definition7m
Discrete random variables with infinite number of values11m
Saint Petersburg Paradox. Example of infinite expected value6m
Geometric and Poisson distributions6m
Generating discrete random variables with Python11m
Numpy, scipy and matplotlib for generation and visualization of common distributions12m
Random variables. Highlights3m
3개 연습문제
Expected value practice20m
Variance practice25m
Random variables and geometric series10m
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완료하는 데 3시간 필요

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

완료하는 데 3시간 필요
16개 동영상 (총 127분)
16개의 동영상
Linear transformations of random variables8m
Linearity of expected value6m
Symmetric distributions and their expected values6m
Functions of random variables5m
Properties of variance6m
Sum of random variables. Expected value and variance8m
Joint probability distribution12m
Marginal distribution8m
Independent random variables7m
Another example of non-independent random variables8m
Expected value of product of independent random variables8m
Variance of sum of random variables. Covariance11m
Properties of covariance10m
Correlation of two random variables7m
Systems of random variables. Highlights3m
7개 연습문제
PMF of linear transformations5m
Expectation properties5m
Joint distribution practice15m
Joint PMF10m
Variance of Binomial random variable5m
Covariance for a dice roll5m
Correlation quiz5m
4

4

완료하는 데 3시간 필요

Continuous random variables

완료하는 데 3시간 필요
16개 동영상 (총 156분)
16개의 동영상
Continuous random variables. Motivation and Example10m
Probability density function (PDF)9m
Cumulative distribution function (CDF)13m
Properties of CDF6m
Linking PDF and CDF11m
Examples of probability density functions10m
Histogram as approximation to a graph of PDF11m
Expected value of continuous random variable9m
Variance of continuous random variable. Properties of expected value and variance7m
Transformations of continuous random variables and their PDFs11m
Joint CDF and PDF. Level charts. Marginal PDF10m
Independence, covariance and correlation of continuous random variables9m
Mixed random variables. Example11m
Generating and visualizing continuous random variables with Python10m
Generating correlated random variables with Python11m
8개 연습문제
CDF of discrete random variable7m
PDF and CDF practice15m
Finding expectation with PDF5m
Finding variance with PDF5m
Expectation of a function of random variable2m
PDF practice7m
Variance of sum of Gaussian random variables5m
Distinguishing random variables3m

강사

강사의 이미지, Ilya V. Schurov

Ilya V. Schurov 

Associate Professor
1,937명의 학습자
2 Courses

제공자:

국립 연구 고등 경제 대학 로고

국립 연구 고등 경제 대학

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Mathematics for Data Science 전문 분야 정보

Behind numerous standard models and constructions in Data Science there is mathematics that makes things work. It is important to understand it to be successful in Data Science. In this specialisation we will cover wide range of mathematical tools and see how they arise in Data Science. We will cover such crucial fields as Discrete Mathematics, Calculus, Linear Algebra and Probability. To make your experience more practical we accompany mathematics with examples and problems arising in Data Science and show how to solve them in Python....
Mathematics for Data Science

자주 묻는 질문

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