Теория вероятностей для анализа данных и Data Science на Python #теориявероятностей

Стать спонсором : (USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu (USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d Теория вероятностей для анализа данных и Data Science на Python #теориявероятностей 00:00 Работа с событиями и вероятностями • Создание пространства событий и запись вероятностей выпадения различных чисел на игральной кости. • Подбрасывание монетки и запись вероятностей выпадения орла или решки. 03:05 Использование функции random из модуля random • Импорт функции random из модуля random. • Создание цикла для 10 итераций и использование функции random для генерации случайных чисел. 10:24 Работа с событиями и подбрасыванием монетки • Создание цикла для 10 итераций и подбрасывания монетки. • Запись результатов в переменную и вывод на экран. 14:20 Заключение • Важность изучения Python параллельно с математикой для лучшего понимания и применения знаний. • Использование уроков по математике и Python для эффективного обучения. Приветствую вас, друзья! В этом видео мы заложим фундамент для вашего пути в Data Science и анализе данных, изучив основы теории вероятностей на Python. Что вас ждет: Ключевые понятия: Случайные события: определение, классификация, операции. Вероятность события: классическое, аксиоматическое и геометрическое определения. Условная вероятность и независимость событий. Теорема Байеса: применение в задачах Data Science. Распределения вероятностей: Дискретные: биномиальное, пуассоновское, гипергеометрическое. Непрерывные...