Об этом курсе

Недавно просмотрено: 5,209
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 3 из 4 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 22 часа на выполнение
Русский
Субтитры: Русский
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 3 из 4 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 22 часа на выполнение
Русский
Субтитры: Русский

от партнера

Placeholder

Новосибирский государственный университет

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

6 ч. на завершение

Одновыборочные и двухвыборочные критерии

6 ч. на завершение
9 видео ((всего 70 мин.)), 9 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов
9 видео
1.1. Введение в межгрупповые сравнения9мин
1.2. Одновыборочные критерии сравнения средних7мин
1.3. Сравнение двух независимых выборок8мин
1.4. Сравнение дисперсий двух независимых выборок9мин
1.5. Сравнение распределений двух независимых выборок5мин
1.6. Сравнение двух связанных выборок5мин
1.7. Критерии равенства групп. Практика11мин
1.8. Сравнение средних в SPSS. Практика7мин
9 материалов для самостоятельного изучения
О чём этот курс и как он устроен10мин
Дополнительные материалы по статистическим пакетам10мин
Данные, на которые мы опираемся10мин
1.1. Введение в межгрупповые сравнения (презентация)10мин
1.2. Одновыборочные критерии сравнения средних (презентация)10мин
1.3. Сравнение двух независимых выборок (презентация)10мин
1.4. Сравнение дисперсий двух независимых выборок (презентация)10мин
1.5. Сравнение распределений двух независимых выборок (презентация)10мин
1.6. Сравнение двух связанных выборок (презентация)10мин
6 практических упражнений
Вопросы для самопроверки30мин
Вопросы для самопроверки30мин
Вопросы для самопроверки30мин
Вопросы для самопроверки30мин
Вопросы для самопроверки30мин
Одновыборочные и двухвыборочные критерии30мин
Неделя
2

Неделя 2

6 ч. на завершение

Сравнение нескольких выборок

6 ч. на завершение
9 видео ((всего 61 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 7 тестов
9 видео
2.2. Сравнение средних для k независимых выборок: непараметрический случай5мин
2.3. Сравнение средних для нескольких связанных выборок10мин
2.4. Критерий Фридмана6мин
2.5. Биномиальные данные4мин
2.6. Проверка соответствия выборочных пропорций теоретическим7мин
2.7. Проверка гипотез о равенстве средних для нескольких зависимых и независимых групп в R. Практика8мин
2.8. Сравнение средних в SPSS: k-выборочные критерии. Практика7мин
Сравнение средних в SPSS: тесты для связанных выборок. Практика5мин
6 материалов для самостоятельного изучения
2.1. Сравнение средних для k независимых выборок: параметрический случай (презентация)10мин
2.2. Сравнение средних для k независимых выборок: непараметрический случай (презентация)10мин
2.3. Сравнение средних для нескольких связанных выборок (презентация)10мин
2.4. Критерий Фридмана (презентация)10мин
2.5. Биномиальные данные (презентация)10мин
2.6. Проверка соответствия выборочных пропорций теоретическим (презентация)10мин
7 практических упражнений
Вопросы для самопроверки30мин
Вопросы для самопроверки30мин
Вопросы для самопроверки30мин
Вопросы для самопроверки30мин
Вопросы для самопроверки30мин
Вопросы для самопроверки30мин
Сравнение нескольких выборок30мин
Неделя
3

Неделя 3

5 ч. на завершение

Введение в кластерный анализ

5 ч. на завершение
8 видео ((всего 55 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов
8 видео
3.2. Меры сходства. Меры расстояния4мин
3.3. Корреляционные меры сходства и меры ассоциативности7мин
3.4. Иерархический кластерный анализ7мин
3.5. Определение оптимального количества кластеров8мин
3.6. Иерархический кластерный анализ: пример10мин
3.7. Иерархический кластерный анализ в R. Практика3мин
3.8. Иерархический кластерный анализ в SPSS. Практика6мин
6 материалов для самостоятельного изучения
3.1. Особенности методов кластерного анализа (презентация)10мин
3.2. Меры сходства. Меры расстояния (презентация)10мин
3.3. Корреляционные меры сходства и меры ассоциативности (презентация)10мин
3.4. Иерархический кластерный анализ (презентация)10мин
3.5. Определение оптимального количества кластеров (презентация)10мин
3.6. Иерархический кластерный анализ: пример (презентация)10мин
6 практических упражнений
Вопросы для самопроверки30мин
Вопросы для самопроверки30мин
Вопросы для самопроверки30мин
Вопросы для самопроверки30мин
Вопросы для самопроверки30мин
Введение в кластерный анализ30мин
Неделя
4

Неделя 4

4 ч. на завершение

Итерационные методы кластерного анализа

4 ч. на завершение
8 видео ((всего 50 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
8 видео
4.2. Метод K-средних. Пример5мин
4.3. Алгоритм Forel4мин
4.4. Forel. Пример4мин
4.5. Способы оценки качества кластеризации8мин
4.6. Графические инструменты в кластерном анализе6мин
4.7. Построение кластерного анализа с помощью k-средних в R. Практика7мин
4.8. Построение кластерного анализа методом k-средних в SPSS. Практика7мин
6 материалов для самостоятельного изучения
4.1. Метод k-средних (презентация)10мин
4.2. Метод K-средних. Пример (презентация)10мин
4.3. Forel. Пример работы алгоритма (презентация)10мин
4.4. Forel. Пример (презентация)10мин
4.5. Способы оценки качества кластеризации (презентация)10мин
4.6. Графические инструменты в кластерном анализе (презентация)10мин
5 практических упражнений
Вопросы для самопроверки30мин
Вопросы для самопроверки30мин
Вопросы для самопроверки30мин
Вопросы для самопроверки30мин
Итерационные методы кластерного анализа30мин

Специализация Анализ данных: общие сведения

В рамках специализации вы освоите основные методы работы с количественными данными, в том числе основы теории вероятностей и математической статистики, инструменты исследования связей между признаками, научитесь строить прогнозы на основе регрессионных моделей, сравнивать группы, выделять группы методами кластерного анализа, строить классификации, визуализировать данные, интерпретировать и представлять результаты статистического анализа. Вы примените эти методы на учебных примерах и сможете адаптировать их под специфику ваших данных и задач. В курсах специализации мы рассмотрим, как оценить связь условий труда и удовлетворенности работой, как спрогнозировать количество кликов на сайт компании, как разделить университеты на классы, как выявить стратегии поиска работы, как отличить геозависимую рубрику от геонезависимой, и множество других практических задач. Кроме того, мы научимся решать такие задачи в популярных средах анализа данных (SPSS и R). В заключительной части каждого курса вам предстоит выполнить проект на реальных данных, который позволит применить полученные знания на практике и продемонстрировать умение анализировать и представлять результаты анализа статистически и графически. Специализация разработана Новосибирским государственным университетом, одним из ведущих исследовательских университетов России и мира, совместно с 2GIS, известной международной технологической компанией, которая разрабатывает сервисы для комфортной жизни в городе....
Анализ данных

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.