tgoop.com/stats_for_science/29
Last Update:
Небольшой апдейт к предыдущему посту. В одном биоинформатическом чате в пух и прах раскритиковали курсы Карпова за неточности в описании центральной предельной теоремы (ЦПТ) и о требованиях к данным для применения корреляции Пирсона. Почитать можно здесь: несколько грубовато, но ошибки разобраны. Ошибки в курсе уже исправлены, спасибо воинам статистики за то что стоят на страже истины!
В ходе дискуссии я вспомнила про статквест, который уже ранее упоминала на канале:
https://www.youtube.com/c/joshstarmer/videos
Очень хорошо разобран материал про статистику, машинное обучение, статистические модели в рнк-секах и не только.
Курс от курсеры очень рекомендовал вышеупомянутый воин статистики
https://www.coursera.org/specializations/statistics
Как ни странно, с моего аккаунта курсеры, привязанного к университету (НГУ), мне удалось получить доступ к материалам курса. Однако при попытке зарегистрировать новый аккаунт, мне сообщили что не предоставляют услуги для юзеров в санкционных странах. Так что да, курсеру уже так просто не пройти, к сожалению. Посмотрела программу, вроде бы да, очень достойно выглядит. Еще понравилось, что там есть предустановленная среда R со всеми нужными пакетами, можно кодить прямо в браузере без необходимости установки R себе (вдруг у кого есть сложности с этим).
Кроме того, небольшое дополнение к посту про R:
https://textbook.rintro.ru/ учебник по языку R на русском (!), мне кажется очень годный. Понравилась глава про историю языка, пока прочитала только ее, довольно любопытно осознавать контекст, в котором развивался язык. Первые три четверти книги вроде бы для начинающих пользователей, а дальше уже про ООП, работу с памятью, производительностью кода - то есть материал скорее для программистов.
И еще вот подборка материалов из чата по R
https://www.tgoop.com/hotlineR_EU/7692
#literature #R #recommendation
BY Статистика и R в науке и аналитике
Share with your friend now:
tgoop.com/stats_for_science/29