Прикладная статистика и Data Science: гипотезы, эксперименты и интерпретация

Чему вы научитесь

• Понимать uncertainty, sampling, distributions, variance и confidence intervals
• Формулировать hypothesis, null/alternative, p-value, effect size и power
• Проектировать A/B-тесты: primary metric, guardrails, sample size and stopping rule
• Строить простую регрессию и понимать confounding, leakage and Simpson's paradox
• Писать честный вывод: что доказано, что вероятно, какие ограничения и следующее действие

О курсе

Курс дает фундамент статистического мышления для аналитиков, product managers, маркетологов и ML-инженеров. Ученик проходит probability, distributions, sampling, confidence intervals, hypothesis testing, A/B experiments, regression, causal pitfalls и аналитическое письмо.