Привет читатель! Меня зовут Артём Сайгин, я веду телеграмм канал Лаборатория ростав котором я делюсь своим опытом выращивания ИТ-продуктов.

Я искренне верю, что математическая статистика должна стать основным навыком для каждого маркетолога и разработчика продукта. Сейчас, к сожалению, это не так. Поэтому я написал «путеводитель» по статистике, для тех, кому сложно подойти к изучению этого раздела математики и, тем более, сделать это «навыком».

Все представленные ниже материалы основаны на моем опыте изучения математической статистики.

Отказ от ответственности: Уточню, статья рассчитана на пользователей начинающего и среднего уровня, если у вас уровень знаний статистики выше среднего, возможно моя работа будет вам не так полезна.

Книги

Можно следовать такому алгоритму (я обучался по такому): прочитать первые две книги из списка ниже, затем перейти к первым трем курсам (брать их по порядку), после прохождения курсов возобновить чтение и уже прочитанное и проходить курсы параллельно.

• «Голая статистика. Самая интересная книга по самой скучной науке.» Чарльз Уилан — Мой интерес к статистике возник после прочтения именно этой книги. Книга посвящена логическому пониманию мат. статистика без формул и углубления теории. Рекомендую тем, кто только начинает погружаться в эту сферу.

• «Статистика и котики» Владимир Савельев это простая маленькая книга, которая объясняет самые основные вещи в иллюстрациях. Подходит для освежения когда-то давно изученного материала и терминологии, но не более того.

• Стэнтон Гланц Биомедицинская статистика — книга более серьезная, чем предыдущие, содержит информацию о математической статистике подробно, но в то же время информация о математической статистике доступна и с примерами. Считаю книгу обязательной к прочтению.

• «Статистика для всех» Сара Бослоу не такая простая книга, как может показаться из названия. На самом деле книга отлично структурирует и закрепляет знания в ковре. статистика.

• «Практическая статистика для специалистов по данным», Брюс Питер — книга, ориентированная на практиков DS, адаптированная для улучшения знаний в области ML: деревья, бустинг и т.д.

• «Конфиденциальное A/B-тестирование. Практическое руководство по контролируемым экспериментам» Р. Кохави — название книги говорит само за себя, и написана она небезызвестным Рон Кохави.

• «Теория вероятностей и математическая статистика» Гмурман В.Е. — отличная книга для изучения предмета математической статистики: обилие формул, разделы по теории вероятностей, случайным функциям, цепям Маркова и т.д. Но я поставил книгу в самый конец, потому что сложность книги может отбить интерес (как это обычно бывает в вузах).

• Статистика OpenIntro это даже не книга, а целый интернет-портал с книгами и лекциями в области статистики и математики. Там вы найдете много интересного.

Курс

Именно в такой последовательности и стоит проходить курсы (кроме самого последнего), так как пропуск одного из них затруднит прохождение следующих.

Блоги

Книги и курсы станут основой базовых знаний о коврах. статистика и чтение статей помогут вам оставаться в контексте.

• FlowingData — блог с упором на визуализацию данных PhD в статистике.

• Просто статистика — если говорить простым языком о комплексе, то блог ведут три профессора биостатистики.

• Грегори Гундерсен — четко передает теорию многих алгоритмов (известных и менее известных). Есть разбивка по темам: Статистическое моделирование, ML, Цепь Маркова Монте-Карло и т.д.

• Даррен Уилкинсон ведет блог профессор статистики Даремского университета.

• Р-блогеры — это агрегатор блогов, который предоставляет платформу для R-блогеров.

• Блог — телеграм-канал об экспериментах, статистике и анализе данных.

• Наука о данных от ODS.ai — телеграм-канал для ДС (и не только), где пишут про ИИ, ML, математическую статистику и т.д.

Заключение

Буду очень рад, если моя статья поможет кому-нибудь, и практикующим мат-маркетологам. больше статистики. Если вы один из них, свяжитесь со мной 😉

Также буду признателен, если вы поделитесь своими полезными материалами по математической статистике в комментариях.