Об этом курсе
5.0
Оценки: 7
Рецензии: 3

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Начальный уровень

Прибл. 29 часа на выполнение

Русский

Субтитры: Русский

Приобретаемые навыки

InferenceStatistical AnalysisR ProgrammingData Visualization (DataViz)Basic Descriptive Statistics

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Начальный уровень

Прибл. 29 часа на выполнение

Русский

Субтитры: Русский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
5 ч. на завершение

Знакомство с R

В этом модуле мы начнем знакомство с языком статистического программирования R - основным инструментом, который мы будем использовать для анализа данных. Вы узнаете, как установить и настроить R и RStudio и как получить помощь. К концу модуля вы сможете использовать операторы и функции R для работы с числами и векторами....
11 видео ((всего 92 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
11 видео
Установка и настройка R и RStudio8мин
Организация рабочего пространства6мин
Как получить помощь13мин
Установка пакетов6мин
R как калькулятор. Математические операции8мин
Переменные12мин
Первые шаги в R10мин
Векторы8мин
Операции с векторами8мин
Что мы знаем и что будет дальше1мин
2 материала для самостоятельного изучения
Обзор курса10мин
Материалы: Знакомство с R
Неделя
2
4 ч. на завершение

Работа с данными

Существует множество способов представления и хранения данных в R. После обсуждения того, какие бывают типы данных, мы обратимся к методам их препарирования. Вы научитесь разными способами извлекать части векторов и таблиц и использовать для вычислений только нужные фрагменты данных. Для работы мы будем использовать не только данные, уже встроенные в R, но и научим вас открывать данные из внешних источников на примере .xlsx или .csv файлов. Мы обсудим принципы организации табличных данных для удобства машинного анализа (опрятные данные, tidy data)....
11 видео ((всего 81 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
11 видео
Логические данные9мин
Поиск элементов вектора по номеру4мин
Поиск элементов вектора по условию5мин
Датафреймы и операции с ними7мин
Работа с переменными датафрейма при помощи $5мин
Работа с фрагментами датафрейма при помощи [ , ]5мин
Создание датафреймов с нуля5мин
Загрузка внешних данных в R11мин
Опрятные данные (Tidy data)9мин
Что мы знаем и что будет дальше2мин
1 материал для самостоятельного изучения
Материалы: Работа с данными10мин
Неделя
3
4 ч. на завершение

Графики с использованием ggplot2

Графическое представление данных позволяет получить максимум информации за минимальный промежуток времени - часто это лучший способ представить данные в отчете. В этом модуле вы научитесь строить графики разной степени сложности, пользуясь принципами грамматики графиков (средствами пакета ggplot2). Кроме того, мы поговорим о том, как создавать в R автоматизированные отчеты с помощью rmarkdown и knitr....
15 видео ((всего 89 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
15 видео
Основы грамматики графиков7мин
Строим точечный график: geom_point()3мин
Эстетики7мин
Управление эстетиками. Шкалы4мин
Фасетирование4мин
Сохранение графиков в переменные3мин
Темы оформления в ggplot23мин
Управление элементами графика11мин
Визуализация частотных распределений6мин
Визуализация данных с простейшей статистической обработкой5мин
Сохранение графиков в виде файлов3мин
Литературное программирование5мин
Создание Rmd документа14мин
Что мы знаем и что будет дальше2мин
1 материал для самостоятельного изучения
Материалы: Графики с использованием ggplot210мин
Неделя
4
4 ч. на завершение

Описательная статистика

Чаще всего, анализируя данные, мы имеем дело с выборками, но хотим делать выводы о свойствах генеральной совокупности, из которой они взяты. Описание выборок - это первый этап анализа данных. В этом модуле вы познакомитесь с основными описательными статистиками и их свойствами (медиана, квантили, среднее, дисперсия, стандартное отклонение). Мы обсудим свойства нормального и t- распределения и научимся с их помощью вычислять вероятности. Наконец, пользуясь центральной предельной теоремой, вы научитесь строить доверительные интервалы к оценкам средних....
14 видео ((всего 109 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
14 видео
Медиана и квантили5мин
Бокс-плоты4мин
Среднее и стандартное отклонение8мин
Устойчивость среднего и медианы к выбросам16мин
Среднее и медиана для симметричных и несимметричных распределений9мин
Нормальное распределение4мин
Стандартное нормальное распределение. Стандартизация4мин
Проверка на нормальность при помощи квантильного графика7мин
Кого возьмут в пилоты? Оценка вероятностей при помощи распределений7мин
Выборочная оценка среднего значения5мин
Доверительный интервал9мин
Расчет и изображение доверительного интервала в R10мин
Что мы знаем и что будет дальше4мин
1 материал для самостоятельного изучения
Материалы: Описательная статистика10мин

Преподаватели

Avatar

Варфоломеева Марина Александровна

Старший преподаватель
Кафедра зоологии беспозвоночных
Avatar

Хайтов Вадим Михайлович

Доцент
Кафедра Зоологии беспозвоночных

О Санкт-Петербургский государственный университет

Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ) — старейший вуз России, основанный в 1724 году. Университет сегодня — научный, образовательный и культурный центр мирового значения, неизменно входящий во все международные рейтинги вузов. В номинации взаимодействие с работодателями QS Graduate Employability 2018 СПбГУ занимает 20 место среди 400 ведущих вузов мира и является лучшим в России. В настоящее время СПбГУ реализует 418 образовательных программ, включающих самые современные направления подготовки и специальности. Сертификат об успешном окончании представленных онлайн-курсов дает 5 дополнительных баллов при поступлении на программы магистратуры и аспирантуры СПбГУ. St Petersburg University is the oldest university in Russia, founded in 1724. The University today is a world-class research, educational and cultural centre which is always included in all international rankings of world universities. St Petersburg University was ranked 20th in QS Graduate Employability Ranking 2018 among 400 leading universities in the world and is the best in Russia. At present, St Petersburg University offers 418 academic programmes, including the most advanced areas and fields of study. The certificate of successful completion of offered online courses gives five additional points when applying for master’s and doctoral programmes at St Petersburg University....

О специализации ''Просто о статистике (с использованием R)'

Специализация “Просто о статистике” познакомит вас с основами прикладного анализа данных. Здесь не будет сложной математики, зато мы разберем на практике множество примеров. Вы научитесь описывать данные графически и при помощи описательных статистик; тестировать гипотезы, делая поправки на множественность тестов. При помощи линейных моделей вы сможете анализировать данные разных типов и проверять, выполняются ли допущения, лежащие в основе статистических методов. В частности, мы разберем, как устроены простая и множественная линейная регрессия, дисперсионный анализ, логистическая и Пуассоновская регрессия и т.д. Наконец, вы научитесь строить смешанные линейные модели, позволяющие работать с данными, когда благодаря дизайну сбора материала отдельные наблюдения оказываются взаимозависимы. Для статистического анализа мы будем использовать язык R -- универсальный язык науки о данных. Даже если вы раньше не писали программ, вы сможете научиться не только адаптировать существующие, но и создавать свои собственные скрипты для анализа данных. Каждый из курсов заканчивается практическим проектом, так что к концу специализации вы сможете собрать портфолио из разных видов анализа данных. Отчеты по проекту, выдержанные в традиции воспроизводимых исследований, вы научитесь создавать, не покидая R, при помощи пакетов knitr / rmarkdown....
Просто о статистике (с использованием R)

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.