Статистика и теория вероятностей для ML

PRO-курс

Курс даёт ML‑специалисту прикладную статистическую базу. Студент освежает вероятностные модели и распределения, учится формулировать и проверять гипотезы, интерпретировать p-value и доверительные интервалы. Отдельный блок посвящён байесовскому подходу и тому, как статистические идеи используются при обучении, оценке и мониторинге моделей машинного обучения.

  • 20 часов
  • 5 модулей
  • 10 уроков
  • 3 практические задачи
  • 3 теста

Прикладной курс по математическим основам ML: вероятностные модели, распределения, гипотезы, байесовский подход и роль статистики в обучении и оценке моделей.

Из чего состоит курс?

Тематические модули, которые входят в состав этого курса.

Основы вероятности для ML

2 урока

Освежаем базовые понятия вероятности и связываем их с задачами ML.

Распределения и вероятностные модели

2 урока

Разбираем ключевые распределения и простые вероятностные модели, используемые в ML.

Статистические гипотезы и тесты

2 урока

Учимся формулировать и проверять гипотезы, как это нужно для A/B и анализа результатов моделей.

Байесовский подход и априорная информация

2 урока

Знакомимся с байесовским взглядом на вероятности и его ролью в ML.

Статистика в жизненном цикле ML-модели

2 урока

Соединяем статистику с обучением, оценкой и мониторингом моделей.

Частые вопросы о курсе на TeoBrain

О том, как устроен курс, как он связан с карьерным треком и как помогает освоить технологию шаг за шагом

Курс на TeoBrain — это концентрированный фокус на одной технологии: он помогает глубоко разобраться в конкретном инструменте или подходе. Карьерный трек — более широкий маршрут к профессии, который включает несколько таких курсов, практику и карьерные шаги. Часто самый устойчивый результат даёт не один курс, а прохождение целого трека.

Каждый курс посвящен одной технологии или группе близких инструментов: язык программирования, фреймворк, стек для анализа данных и т.д. Внутри курса материал подается так, чтобы ты не просто знал определения, а понимал, как эта технология живёт в реальных задачах и проектах.

Курс разбит на тематические модули, каждый из которых отвечает за свою часть технологии: от базовых концепций до более продвинутых сценариев. Внутри модулей находятся уроки, а каждый урок — это серия экранов, где материал изложен небольшими порциями, чтобы его было легче воспринимать и возвращаться к нужным фрагментам.

Каждый урок состоит из последовательности экранов: объяснение, примеры, задачи, разбор типичных ошибок. На любом экране можно обратиться к AI-тьютору — он пояснит непонятное место, поможет разобраться с кодом или задачей и подскажет, за что зацепиться, если ты застрял. Это делает обучение более гибким: ты не ждёшь вебинара или ответа наставника, а получаешь поддержку сразу в момент вопроса.

Да, один курс может помочь точечно прокачать нужную технологию или закрыть конкретный пробел в знаниях. Но если ты планируешь выход на новую роль или смену профессии, чаще всего выгоднее идти по карьерному треку: он заранее собирает несколько курсов, практику и карьерные инструменты в цельный маршрут, чтобы ты пришёл к офферу, а не просто прошёл один сильный курс.

Входит в карьерные треки

Экспертное мнение