Об этом курсе

Недавно просмотрено: 7,127

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 2 из 4 в программе

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 8 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 недель обучения, 3-6 часов в неделю...

Русский

Субтитры: Русский

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 2 из 4 в программе

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 8 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 недель обучения, 3-6 часов в неделю...

Русский

Субтитры: Русский

от партнера

Логотип Новосибирский государственный университет

Новосибирский государственный университет

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

2 ч. на завершение

Введение в статистические критерии

2 ч. на завершение
6 видео ((всего 35 мин.)), 8 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
6 видео
1.1. Статистическая гипотеза7мин
1.2. Статистические критерии4мин
1.3. Алгоритм проверки статистических гипотез7мин
1.4. Свойства критериев3мин
1.5. Метод Монте-Карло7мин
8 материала для самостоятельного изучения
О чём этот курс и как он устроен10мин
Дополнительные материалы по статистическим пакетам10мин
Данные, на которые мы опираемся и ссылаемся10мин
1.1. Статистическая гипотеза (презентация)10мин
1.2. Статистические критерии (презентация)10мин
1.3. Алгоритм проверки статистических гипотез (презентация)10мин
1.4. Свойства критериев (презентация)10мин
1.5. Метод Монте-Карло (презентация)10мин
3 практического упражнения
Вопросы для самопроверки6мин
Вопросы для самопроверки6мин
Введение в статистические критерии20мин
Неделя
2

Неделя 2

3 ч. на завершение

Критерии согласия

3 ч. на завершение
8 видео ((всего 52 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
8 видео
2.2. Критерий согласия Хи-квадрат5мин
2.3. Группирование данных4мин
2.4. Критерий согласия Колмогорова — Смирнова3мин
2.5. Критерии типа Омега4мин
2.6. Критерий Шапиро — Уилка5мин
2.7. Практика 1. Построение критериев согласия в R12мин
2.8. Построение критериев согласия в SPSS12мин
6 материала для самостоятельного изучения
2.1. Гипотеза о согласии (презентация)10мин
2.2. Критерий согласия Хи-квадрат (презентация)10мин
2.3. Группирование данных (презентация)10мин
2. 4. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова (презентация)10мин
2.5. Критерии типа Омега (презентация)10мин
2.6. Критерий Шапиро-Уилка (презентация)10мин
5 практического упражнения
Вопросы для самопроверки4мин
Вопросы для самопроверки6мин
Вопросы для самопроверки6мин
Вопросы для самопроверки6мин
Критерии согласия20мин
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости

3 ч. на завершение
11 видео ((всего 86 мин.)), 8 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
11 видео
3.2. Исследование взаимосвязей: разные шкалы — разные инструменты6мин
3.3. Линейные взаимосвязи между двумя признаками. Коэффициенты корреляции9мин
3.3а. Коэффициенты ранговой корреляции5мин
3.4. Проверка значимости коэффициентов корреляции6мин
3.5. Таблицы сопряженности: введение8мин
3.6. Исследование взаимосвязей при помощи критерия Хи-квадрат9мин
3.7. Таблицы сопряжённости: исследование силы и характера взаимосвязи8мин
3.8. Пример исследования взаимосвязей на основе таблиц сопряженности9мин
3.9. Практика 1. Вычисление коэффициента корреляции в R5мин
3.10. Практика 2. Исследование взаимосвязей в SPSS: коэффициенты корреляции и таблицы сопряженности10мин
8 материала для самостоятельного изучения
3.1. Понятие статистической взаимосвязи: идея и основные виды (презентация)10мин
3.2. Исследование взаимосвязей: разные шкалы - разные инструменты (презентация)10мин
3.3. Линейная взаимосвязь между двумя признаками. Коэффициенты корреляции (презентация)10мин
3.3а. Коэффициенты ранговой корреляции (презентация)10мин
3.4. Проверка значимости коэффициентов корреляции (презентация)10мин
3.5. Таблицы сопряженности: введение (презентация)10мин
3.6. Исследование взаимосвязей при помощи критерия Хи-квадрат (презентация)10мин
3.7. Таблицы сопряжённости: исследование силы и характера взаимосвязи (презентация)10мин
4 практического упражнения
Вопросы для самопроверки8мин
Вопросы для самопроверки6мин
Вопросы для самопроверки4мин
Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости20мин
Неделя
4

Неделя 4

4 ч. на завершение

Линейная регрессия

4 ч. на завершение
11 видео ((всего 93 мин.)), 9 материалов для самостоятельного изучения, 7 тестов
11 видео
4.2. Типы данных9мин
4.3. Оценки параметров регрессии8мин
4.4. Оценка качества модели5мин
4.5. Отбор значимых признаков6мин
4.6. Мультиколлинеарность8мин
4.7. Гетероскедастичность4мин
4.8. Проверка предположений о модели10мин
4.9. Прогноз8мин
4.10. Практика 1. Линейная регрессия в R11мин
4.11. Практика 2. Линейная регрессия в SPSS13мин
9 материала для самостоятельного изучения
4.1. Модель линейной регрессии: основная идея (презентация)10мин
4.2. Типы данных (презентация)10мин
4.3. Оценки параметров регрессии (презентация)10мин
4.4. Оценка качества модели (презентация)10мин
4.5. Отбор значимых признаков (презентация)10мин
Презентация: 4.6. Мультиколлинеарность10мин
4.7. Гетероскедастичность (презентация)10мин
4.8. Проверка предположений о модели (презентация)10мин
4.9. Прогноз (презентация)10мин
7 практического упражнения
Вопросы для самопроверки6мин
Вопросы для самопроверки6мин
Вопросы для самопроверки4мин
Вопросы для самопроверки10мин
4.7. Гетероскедастичность6мин
Вопросы для самопроверки6мин
Линейная регрессия20мин

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

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.