Statistika za Data science

Formule (prilog)

File size: 620 kb

Opis kursa

Ovaj kurs predstavlja osnovu za učenje statistike i primenjene statistike, koju je neophodno savladati kako bi polaznik kursa mogao dublje da uđe i da bude korak bliže osnovnim problemima koji se rešavaju u polju Data science. Upravo je prvi nivo rešavanja mnogih problema njegova statistička analiza i rešenje. U kursu su dati kako bazični  tako i napredniji primeri iz verovatnoće i statistike, takođe i primeri sa kojima se jedan istraživač može susresti u praksi. Pojedini primeri pri kraju kursa, iz intervala poverenja i testiranja statističkih hipoteza, rešeni su u statističkom paketu RStudio. Upravo ti primeri mogu biti veza sa drugim kursevima koje polaznik ima u vidu da savlada, jer je dobra i korisna vežba napisati isti kod, na primer u Python-u.

Cilj kursa

Cilj kursa je sticanje osnovnih znanja i veština iz verovatnoće i statistike, kao i njihova primena pri rešavanju problema iz prakse sa kojima se može susresti jedan istraživač u oblasti Data science. Posle odslušanog kursa, imaćete dobru osnovu za rešavanje kompleksnih problema i bićete u mogućnosti da ih analitički svedete na problem iz statistike, koji će biti prvi korak u njihovom rešavanju.

  • Po završetku kursa polaznici će razumeti osnove teorije verovatnoće i njene primene, biće u mogućnosti da reše osnovne i naprednije kombinatorne zadatke i imaće priliku da se upoznaju sa njihovom primenom u realnim problemima.
  • Polaznici ovog kursa će biti u mogućnosti da razlikuju osnovna dva tipa funkcija raspodela, diskretne i neprekidne, i takođe će biti u mogućnosti da pred realnim problemom donesu odluku koja bi raspodela rešila problem modeliranja podataka.
  • Po završetku kursa, polaznici će znati osnovnu razliku između populacije i uzoraka, upoznaće se sa osnovnim deskriptivnim statistikama kao i statistikama zaključivanja, i biće u mogućnosti da odrede odgovarajući interval poverenja za razmatrani parametar raspoedele kao i da testiraju postavljene hipoteze i donesu odgovarajuću odluku.

Kome je namenjen kurs?

Ovaj kurs je namenjen odraslim polaznicima, pre svega studentima, kao i onima kojima statistika predstavlja osnovni alat pri rešavanju problema iz prakse, sa kojima se susreću na svom radnom mestu. Takođe, namenjen je i onima koji imaju u planu da unaprede svoja znanja iz statistike kako bi u budućnosti sebi otvorili novu radnu poziciju, na primer u oblasti Data science ili u Mashin learning. Kurs je napisan jednostavnim jezikom, lakim za razumevanje svih obrađenih tema koje pružaju polaznicima mogućnost da reše sve date zadatke, kao i zadatke ostavljene za samostalni rad (u okviru kviz pitanja) i tako uspešno savladaju ovaj kurs. Sadržaj kursa mogu da savladaju i oni polaznici koji se do sada nisu susretali sa osnovnim statističkim problemima, jer je napisan detaljno i koncizno. Jedini preduslov za praćenje kursa jeste solidno matematičko i analitičko zaključivanje. Svaka sekcija polazi od osnovnih i elementarnih primera i završava se sa složenijim, za čije je rešavanje potrebna dobro savladana data teorijska osnova. Polaznici ovog kursaće po završetku steći znanje neophodno za rešavanje osnovnih i naprednijih statističkih problema, kako iz teorije tako i iz prakse, kao i veštine za dalje učenje naprednijih statističkih kurseva.  

Trajanje kursa

Kurs obuhvata 42 lekcije kojima polaznici mogu pristupiti kada god to njima odgovara! Od datuma kupovine, kurs je dostupan 6 meseci.

Autor kursa

Autor kursa je dr Jelena Stanojević, docent na Ekonomskom fakultetu u Beogradu, uže naučne oblasti Matematika i statistika, gde je angažovana na predmetima Matematika, Matematika 2 i Teorijska statistika na osnovnim studijama i na master studijama na predmetima gde je u fokusu primenjena statistika. U radu sa studentima, kao predavač, ima iskustvo preko 15 godina, kao i na projektima na kojima je angažovana.

Neophodni preduslovi

  • Potrebno je osnovno znanje iz matematike i logičkog zaključivanja.
  • Potrebno je osnovno znanje rada na računaru u okviru Office Excel osnovnog paketa.
  • Poželjne su osnove rada u okviru statističkog paketa RStudio.

Uvod u verovatnoću

1
Osnovni pojmovi i formule u verovatnoći
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasniti osnovne pojmove i formule u verovatnoći.

2
Osnovni pojmovi u verovatnoći – kviz 1
3 pitanja
3
Očekivana vrednost
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasniti šta je očekivana vrednost.

4
Očekivana vrednost – kviz 2
2 pitanja
5
Frekvencije
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasniti šta su frekvencije.

6
Frekvencije – kviz 3
3 pitanja
7
Suprotan događaj
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasnit šta je suprotan događaj.

8
Suprotan događaj – kviz 4
3 pitanja

Osnove kombinatorike

1
Permutacije
30 minuta

U ovoj lekciji ćete naučiti šta su permutacije.

2
Permutacije – kviz 5
3 pitanja
3
Varijacije
30 minuta

U ovoj lekciji ćete naučiti šta su varijacije.

4
Varijacije – kviz 6
3 pitanja
5
Kombinacije
30 minuta

U ovoj lekciji ćete naučiti šta su kombinacije.

6
Kombinacije – kviz 7
3 pitanja

Bajesova formula

1
Skupovi i događaji
20 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasniti šta su skupovi i događaji.

2
Skupovi i događaji – kviz 8
2 pitanja
3
Interakcija između skupova
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasniti interakciju između skupova.

4
Interakcija između skupova – kviz 9
10 pitanja
5
Nezavisnost i zavisnost događaja
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasniti šta je nezavisnost i zavisnost događaja.

6
Nezavisnost i zavisnost događaja – kviz 10
3 pitanja
7
Formula uslovne i potpune verovatnoće
20 minuta

U ovoj lekciji ćemo se baviti formulom potpune i uslovne verovatnoće.

8
Formula uslovne i potpune verovatnoće – kviz 11
3 pitanja
9
Pravilo sabiranja i pravilo množenja
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasniti pravilo sabiranja i pravilo množenja.

10
Pravilo sabiranja i pravilo množenja – kviz 12
3 pitanja
11
Bajesova formula
30 minuta

U ovoj lekciji ćete naučiti više o Bajesovoj formuli.

12
Bajesova formula – kviz 13
2 pitanja

Raspodela verovatnoća

1
Tipovi raspodela verovatnoća
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo se baviti tipovima raspodela verovatnoća.

2
Tipovi raspodela verovatnoća – kviz 14
4 pitanja
3
Diskretne raspodele
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasniti šta su diskretne raspodele i koje vrste postoje.

4
Diskretne raspodele – kviz 15
6 pitanja
5
Neprekidne raspodele
40 minuta
6
Neprekidne raspodele – kviz 16
7 pitanja

Primena verovatnoće

1
Verovatnoća u finansijama
30 minuta

U ovoj lekciji ćete naučiti više o verovatnoći u finansijama.

2
Domaći – Verovatnoća u finansijama
3
Verovatnoća u statistici
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo se baviti verovatnoćom u statistici.

4
Verovatnoća u Data science
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo se baviti verovatnoćom u Data science.

Populacija i uzorak

1
Populacija i uzorak
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasniti pojmove populacija i uzorak.

2
Populacija i uzorak – kviz 17
2 pitanja

Deskriptivne statistike

1
Tip podatka i način merenja
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasniti tipove podataka i načine merenja.

2
Vizuelne tehnike za kategorijske promenljive
15 minuta

U ovoj lekciji ćemo se baviti vizuelnim tehnikama za kategorijske promenljive.

3
Vizuelne tehnike za numeričke promenljive
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasniti vizuelne tehnike za numeričke promenljive.

4
Cross Tables i Scatter Plots
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo se baviti Cross Tables i Scatter Plots.

5
Deskriptivne statistike – kviz 18
6 pitanja

Mere centralne tendencije i asimetrije

1
Mere centralne tendencije
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasniti mere centralne tendencije.

2
Iskrivljenost (Skewness)
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasniti iskrivljenost.

Mere varijabiliteta i veze

1
Varijansa, standardna devijacija i koeficijent varijacije
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasniti pojmove: varijansa, standardna devijacija i koeficijent varijacije.

2
Kovarijansa i koeficijent korelacije
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasniti šta su varijansa i koeficijent korelacije.

3
Kovarijansa i koeficijent korelacije – kviz 19
4 pitanja

Statistike zaključivanja

1
Statistike zaključivanja
30 minuta

U ovoj lekciji tema će biti statistika odlučivanja.

2
Statistike zaključivanja – kviz 20
6 pitanja

Intervali poverenja

1
Intervali poverenja
20 minuta

U ovoj lekciji ćemo se upoznati sa intervalima poverenja.

2
Interval poverenja za srednju vrednost (kada je varijansa poznata)
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasniti interval poverenja za srednju vrednost kada je varijansa poznata.

3
Interval poverenja za srednju vrednost (kada je varijansa nepoznata)
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasniti interval poverenja za aritmetičku sredinu kada je varijansa nepoznata.

4
Interval poverenja za razliku dve aritmetičke sredine (zavisni uzorci)
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasniti interval poverenja za dve aritmetičke sredine kada su uzorci zavisni.

5
Interval poverenja za razliku dve aritmetičke sredine (nezavisni uzorci)
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo se baviti intervalom poverenja za razliku dve aritmetičke sredine kada su uzorci nezavisni.

6
Intervali poverenja – kviz 21
3 pitanja

Testiranje hipoteza

1
Testiranje hipoteza
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo se baviti uvodom u testiranje hipoteza.

2
Oblast odbacivanja i nivo značajnosti
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasniti šta je oblast odbacivanja i nivo značajnosti.

3
Greške I i II vrste
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasniti koje greške možemo načiniti prilikom testiranja.

4
Testiranje aritmetičke sredine, kada je varijansa populacije poznata
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasniti testiranje aritmetičke sredine kada je varijansa populacije poznata.

5
p-vrednost
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo objasniti p-vrednost.

6
Testiranje aritmetičke sredine, kada je varijansa populacije nepoznata
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo se baviti testiranjem aritmetičke sredine kada je varijansa populacije nepoznata.

7
Testiranje razlike aritmetičkih sredina (zavisni uzorci)
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo se baviti testiranjem razlike aritmetičkih sredina kada su uzorci zavisni.

8
Testiranje razlike aritmetičkih sredina (nezavisni uzorci)
30 minuta

U ovoj lekciji ćemo se baviti testiranjem razlike aritmetičkih sredina kada su uzorci nezavisni.

9
Testiranje hipoteza– kviz 22
10 pitanja

Dodajte prvi recenziju.

Molimo Vas da se ulogujete da biste ostavili recenziju.
Dodaj u listu želja
Kupite kurs
Prijavljeno: 22 studenata
Potrebno izdvojiti: 20 sati
Lekcije: 42
Video: 0 sati
Nivo: Početni

Arhiva

Radno vreme

Ponedeljak 12.00 pm - 6.00 pm
Utorak 12.00 pm - 6.00 pm
Sreca 12.00 pm - 6.00 pm
Četvrtak 12.00 pm - 6.00 pm
Petak 12.00 pm - 6.00 pm
Subota 12.00 pm - 6.00 pm
Nedelja Zatvoreno