Probability and Statistics for Machine Learning with Python

Master the foundational mathematical concepts of probability and statistics required to build, evaluate, and optimize machine learning models using Python.

4.6 (686) ⏱ 1 ч 7 мин 📚 9 уроков

О курсе

To truly understand how machine learning algorithms make decisions and predictions, you must understand the mathematics that powers them. This course bridges the gap between abstract mathematical theory and practical data science applications. You will transition from treating machine learning models as "black boxes" to deeply understanding how they analyze data and make predictions. Through written explanations, step-by-step mathematical breakdowns, and hands-on Python code examples, you will build a strong foundation in probability and statistics. What you'll learn: - Understand core probability concepts, including conditional probability, Bayes' theorem, and probability distributions. - Apply statistical methods to analyze data distributions, calculate summary statistics, and perform hypothesis testing. - Implement mathematical concepts programmatically using modern Python libraries like NumPy and SciPy. - Analyze how machine learning algorithms use probability for classification, regression, and decision-making. - Evaluate model performance using statistical metrics, validation techniques, and error analysis. The journey begins with essential terminology and the foundational rules of probability, then moves step-by-step into statistical estimation and hypothesis testing, before concluding with practical Python implementations of these mathematical concepts. This course is designed for beginners in data science and machine learning who want to build their mathematical foundation. Basic familiarity with Python is helpful, but no advanced mathematical background is required. Start reading today to unlock the mathematical secrets behind modern machine learning.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 30 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    1 ч 7 мин практического материала

Отзывы (13)

Consuelo Vargas PA
★ 5 · 2026-05-17T23:07:05+00:00

Не могла бы попросить лучшего опыта обучения. Структура течет идеально, и примеры были невероятно актуальны. Рекомендую!

شيخة محمد AE Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2026-04-27T04:38:05+00:00

Это солидный курс. Структура логична и большинство примеров были полезны. Хотя можно было бы использовать несколько более реальных сценариев.

Hugo Girard BE Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2026-02-20T03:23:05+00:00

Ого, какой фантастический опыт обучения. Структура была логично, и я чувствовал, что я узнал так много в короткий промежуток времени. Определенно рекомендую.

David Goldstein IL Подтверждённый учащийся
★ 1 · 2026-02-12T18:21:05+00:00

Честно говоря, довольно разочаровывающе. Концепции не были объяснены хорошо, и примеры были запутанными. Не сделал бы этого снова.

Javier Mendoza MX
★ 3 · 2025-12-19T22:15:05+00:00

Хмм, я не уверен в этом. Некоторые объяснения были запутанными, и примеры не всегда, кажется, подходят. Хотел бы, чтобы это было яснее.

Abigail Baker AU Подтверждённый учащийся
★ 3 · 2025-10-27T11:35:05+00:00

Хмм, я не уверен, что это для абсолютного новичка. Это предполагает немного предварительных знаний, которые не были явно преподаны. Некоторые примеры были запутанными.

Oliver Miller AU Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2025-10-18T17:44:05+00:00

Это был блестящий способ учиться! Структура была логично, темп был на месте, и примеры были супер полезны. Настоятельно рекомендую!

Gabriela Reyes PH Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2025-10-08T08:26:05+00:00

Хорошее введение в тему. Структура была логичной, и большинство примеров были актуальны, хотя я хотел бы большей глубины в некоторых областях.

Min Min Hlaing MM Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2025-08-24T09:26:05+00:00

Этот курс превзошёл мои ожидания! Примеры из реального мира были невероятно полезны. Я так много узнал и чувствую себя готовым применить его.

Benjamín Acosta UY Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2025-07-17T06:14:05+00:00

Это было именно то, что я искал. Объяснения были настолько ясными, и примеры действительно помогли закрепить концепции.

Lenka Kučerová CZ Подтверждённый учащийся
★ 3 · 2025-05-07T20:58:05+00:00

Это приличное введение. Могло бы выиграть от более разнообразных примеров и немного лучшего потока между модулями.

Austėja Urbonaitė LT Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2025-03-11T10:58:05+00:00

Фантастический курс. Использованные примеры были на месте и действительно помогли закрепить концепции. Мое понимание значительно улучшилось.

لطيفة عبدالله AE Подтверждённый учащийся
★ 3 · 2025-02-19T06:36:05+00:00

Хорошее введение. Я оценил четкие шаги, хотя некоторые из более поздних модулей могли бы использовать больше примеров.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Вероятность и неопределенность в статистике для аналитиков данных

Освойте основополагающие правила вероятности, распределений и мер уверенности для принятия точных, основанных на данных решений в условиях неопределенности.
★ 4.6 (18)
$4.99$9.99

Байесовская статистика и A/B-тестирование с Excel и Python

Учитесь применять байесовские рассуждения к экспериментальному проектированию и анализу данных с помощью доступных инструментов и современных рабочих процессов программирования.
★ 4.5 (27)
$4.99$9.99

Основы проверки гипотез с помощью Excel и Python

Освойте статистический вывод для проверки бизнес-инсайтов с помощью структурированных тестов в электронных таблицах и современных средах программирования.
★ 4.2 (24)
$4.99$9.99

Байесовский MCMC и оценка параметров для инженеров

Учитесь оценивать параметры модели и количественно определять неопределенность с помощью байесовской статистики и алгоритмов Монте-Карло с использованием марковских цепей.
★ 0.0
$4.99$9.99

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe или криптовалютой. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 30 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство