Menu
CoddyTech
НАЧАТЬ УЧИТЬСЯ
flag Ru iconРусскийdown icon
machine Learning iconЧасть путешествия по Machine LearningНовыйПуть

Статистика для машинного обучения без зубрёжки формул

Статистика, на которую опирается каждая модель, через симуляции и графики вместо заучивания формул. Настоящий Python с NumPy, pandas, SciPy и scikit-learn и график в каждом уроке.

НАЧАТЬ ОБУЧЕНИЕ(бесплатно)
Смотреть программуПесочница Статистика для машинного обучения

1,000+ codders записались

64 уроков63 задачи265 вопросов квиза

  • Для начинающих
  • sparkles iconПомощь ИИ при написании кода
  • hint iconПрактические интерактивные уроки
  • quiz iconТесты для проверки знаний
  • certificate iconБесплатный сертификат о прохождении

Программа

1 разделов64 уроков63 задачи265 вопросов квиза

Этот раздел - часть путешествия по Machine Learning. В полной программе ещё больше разделов - кликни по любому превью ниже, чтобы открыть его на странице путешествия.

  1. Раздел 1Данные и графики60 уроков
  2. Раздел 2

    Статистика для машинного обучения

    Начать разделНачатьРазвернутьСвернуть    Статистика, лежащая в основе каждой модели: центральные тенденции и разброс, распределения, вероятность с помощью симуляций, выборки, выбросы, корреляция, линии тренда и тесты для сравнения групп, а затем масштабирование и кодирование признаков. Каждую идею вы проверите на реальных данных и визуализируете.64 уроков63 задачи265 вопросов

    Центр и разброс

    6 уроков625

    Распределения

    6 уроков625

    Вероятность с помощью моделирования

    6 уроков625

    Выборки и генеральные совокупности

    5 уроков520

    Выбросы

    5 уроков520

    Взаимосвязи

    6 уроков525

    Линии тренда

    6 уроков625

    Сравнение групп

    6 уроков625

    Масштабирование признаков

    5 уроков520

    Кодирование категорий

    4 уроков415

    Изучаем набор данных

    5 уроков520

    Итоговые задания

    4 уроков420
  3. Раздел 3Обучение с учителем58 уроков
  4. Раздел 4Обучение без учителя51 уроков
Посмотреть полную программу путешествия по Machine Learning
Что вы получаете
Всё, что вам нужно, чтобы научиться программировать

Учитесь на практике

Пишите реальный код, работайте с базами данных, создавайте сайты и осваивайте ИИ-промпты. Наши интерактивные уроки охватывают все навыки, необходимые современным разработчикам.

playground.js
Редактор кода
1const greeting = "Hello, Coddy!"
2function sayHi(name) {
3    return greeting + " " + name
4}
5
bottombar Collapse icon
Тест №1test Case Success icon
Тест №2test Case Success icon
Тест №3test Case Failure icon
Ввод
"Alex"
Вывод
"Hello, Coddy! Alex"

Создайте свою серию

Будьте последовательны и наблюдайте за своим прогрессом! Отслеживайте ежедневную привычку программирования, защищайте свою серию с помощью дней заморозки и получайте награды за каждый день.

12 дней подряд

Возвращайтесь завтра, чтобы сохранить серию!

fire Filled icon
left icon

January 2026

right icon

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

product Double Or Nothing icon

Всё или ничего

День 5 из 7

fire Freeze icon

Заморозка серии

2 left

Код где угодно

Возьмите свое путешествие по программированию с собой! Без настройки, без загрузок - просто откройте и начните программировать. Доступно на iOS, Android и Web с рейтингом 4.9 звезд.

Python
7Серия
250Очки
5Энергия
Переменные
journey Hex Done Base iconjourney Hex Done Shadow iconjourney Hex Done Top iconjourney Lesson Done icon
journey Path Right Done icon
journey Hex Done Base iconjourney Hex Done Shadow iconjourney Hex Done Top iconjourney Lesson Done icon
journey Path Left Done icon
journey Hex Active Base iconjourney Hex Active Shadow iconjourney Hex Active Top iconjourney Lesson Theory Challenge icon
ПРОДОЛЖИТЬ
journey Path Right icon
journey Hex Locked Base iconjourney Hex Locked Shadow iconjourney Hex Locked Top iconjourney Lesson Theory Challenge icon
journey Path Left icon
journey Hex Locked Base iconjourney Hex Locked Shadow iconjourney Hex Locked Top iconjourney Lesson All icon
Путь
Цели
Таблица лидеров
Профиль
4.9
ЗвездаЗвездаЗвездаЗвездаЗвезда
Рейтинг

Вы не одиноки

Соревнуйтесь в глобальных рейтингах, приглашайте друзей, чтобы получать награды, и празднуйте успехи друг друга. Программировать веселее с друзьями!

Лига Претендентов
Лига ПретендентовТоп 7 продвигаются
leaderboard First icon1
avatar 1 icon
fire Filled icon
Alex7+ Days
2840
leaderboard Second icon2
avatar 2 icon
fire Filled icon
Jordan7+ Days
2650
leaderboard Third icon3
avatar 3 icon
fire Filled icon
Sam7+ Days
2420
4
avatar 4 icon
Casey
2180
5
avatar placeholder icon
fire Filled icon
Morgan7+ Days
1950
leaderboard Arrow Up iconЗона продвиженияleaderboard Arrow Up icon

Учитесь как угодно

Читайте, слушайте, проверяйте себя, спрашивайте у ИИ или ищите то, что уже изучили. Каждый урок подстраивается под вас.

Введение в переменные
Аудио

Переменная - это именованный контейнер, который хранит значение для последующего использования.

В Python вы создаёте её, написав имя, знак равенства и значение, которое нужно сохранить.

Значение может меняться - переприсваивание просто направляет имя на новое значение.

1xSarah

Ваш сертификат

Получайте сертификаты за каждый завершенный курс. Добавьте их в свой профиль LinkedIn и резюме, чтобы продемонстрировать работодателям свои навыки программирования.

CoddyСертификат о прохождении
Настоящим подтверждается, чтоИван Ивановуспешно завершил(а)
python iconОсновы Python
Подтверждено
Датаянв. 2026
LinkedInДобавить в LinkedIn

Почему стоит изучать статистику для ML с Coddy

  • Сначала симуляция, потом картинка. Бросайте тысячи кубиков, берите тысячи выборок, перемешивайте группы тысячи раз и смотрите, как гистограмма приходит в равновесие. Вероятность сначала доля, которую можно посчитать, и только потом формула.
  • В каждом уроке график: гистограммы плотности с нормальной кривой поверх, ящики с усами и их выбросы, тепловые карты корреляций, линии тренда. Ваш график появляется на вкладке «Графики» при каждом запуске.
  • Статистика, которую машинное обучение действительно использует: среднее и медиана, разброс и перцентили, распределения и z-оценки, выборки, выбросы, корреляция, метод наименьших квадратов и R², p-значения и t-тест.
  • Раздел заканчивается там, где начинаются модели: масштабирование признаков с StandardScaler, кодирование категорий с pd.get_dummies и чек-лист для знакомства с новым датасетом до того, как вы что-то обучите.

Частые вопросы о статистике для машинного обучения

Сколько статистики нужно для машинного обучения?

Меньше, чем многие боятся. Чтобы хорошо обучать и оценивать модели, нужно уметь читать центр и разброс, знать, что такое распределение и выброс, измерять связь через корреляцию, проводить прямую по точкам и отличать реальную разницу от случайности. Это и есть этот раздел. Доказательства и сложная теория вероятностей важны для исследований, а не для уверенной работы со scikit-learn.

Это та же статистика, что и для data science?

Да. Описательная статистика, распределения, выборки, корреляция, линии регрессии и проверка гипотез составляют общее ядро статистики для data science и для машинного обучения. Последние главы смещаются к моделям: масштабирование, кодирование и знакомство с датасетом перед обучением.

Нужны ли матанализ или линейная алгебра?

Нет. Всё объясняется через арифметику, симуляции и графики. Если у идеи есть формула, вы встречаете её как одну строку кода и картинку, а затем сверяете с симуляцией. Матанализ и линейная алгебра пригодятся позже, если вы глубоко займётесь тем, как устроены алгоритмы.

Что такое p-значение простыми словами?

Это то, как часто чистая случайность дала бы результат не меньше вашего. В курсе вы вычисляете его перемешиванием: смешиваете две группы, тысячи раз случайно делите их заново и считаете, как часто фальшивая разница превышает настоящую. Затем знакомитесь с stats.ttest_ind, формульным сокращением для того же вопроса.

Какие библиотеки Python используются в разделе?

NumPy для чисел, pandas для таблиц, matplotlib для каждого графика, модуль stats из SciPy для распределений и тестов и scikit-learn для StandardScaler. Всем им учит раздел о визуализации данных в Python, который идёт перед этим.

Сколько времени занимает раздел по статистике?

64 урока, около 11 часов в своём темпе: три-четыре недели по полчаса в день, включая четыре финальных задания на реалистичных данных.

Раздел по статистике бесплатный?

Да. Уроки, графики, подсказки ИИ и сертификат раздела бесплатны. С бесплатным аккаунтом можно проходить несколько уроков в день, а Pro снимает дневной лимит.

Пути обучения, включающие этот курс

Этот курс - один шаг более длинного пути: несколько курсов в том порядке, в котором их дал бы наставник, каждый со своим бесплатным сертификатом.

Иллюстрация языков программирования Coddy

Учите Статистика для машинного обучения с Coddy

НАЧАТЬ