Войти

Введение в данные

Практический курс по введению в данные от НГУ. Возможность бесплатного участия. Длится 1,5 месяца. 3–5 часов занятий в неделю. Полезен начинающим специалистам Data Science, которые имеют небольшой опыт работы. Преподаватели разберут теорию вероятностей, статистический анализ выборочных данных, графический анализ, формирование выборок. В конце курса проверка знаний с помощью итогового теста. После защиты проекта выдаётся сертификат.

Подробнее


Средний
Бесплатно

Компания: coursera (курсера)

Язык: ru

Длительность курса

Длительность курса

35 дней

Формат обучения

Формат обучения

Видеолекции, практические упражнения 5 часов в неделю

Обратная связь

Обратная связь

Общение с учащимися и преподавателями на форумах курса

Теория и практика

Теория и практика

28 видео (3часа) 26 материалов для самостоятельного изучения 14 тестов

Чему научитесь

Использовать в работе инструменты теории вероятностей, математической статистики и типов данных

- Владеть основами теории вероятностей
- Разбираться в описательных статистиках и типа характеристик распределений: мерах центральной тенденции
- Применять основные виды графиков и учитывать основные ограничения для каждого графического инструмента
- Строить выборки
- Работать с пропущенными и неопределенными данными

Перейти на страницу курса Запишись на курс
прямо сейчас!

35 дней Кураторы: нет

О курсе

О курсе

35 дней Кураторы: нет
Аналитикам данных

ОСНОВЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ

В первом модуле курса мы вспомним основы теории вероятностей. Мы поговорим о вероятности и её свойствах, о случайных величинах и их характеристиках, а также об основных распределениях случайных величин и их ключевых свойствах. Этот модуль формирует основы для понимания принципов, на которых строится статистический анализ данных.

ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ВЫБОРОЧНЫХ ДАННЫХ

В этом модуле мы поговорим об описательных статистиках и о двух типа характеристик распределений: меры центральной тенденции (или просто меры центра: что типично для исследуемого распределения) и меры вариативности (или меры разброса: насколько разнообразны значения признака, распределение которого исследуется). Для начала мы разберемся с типами данных, немного поговорим о выборках, и затем рассмотрим основные меры центра и разброса, применимые для данных разных типов. В завершении модуля мы посмотрим, как рассчитываются описательные статистики в SPSS и в R.

ГРАФИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ

В этом модуле мы займемся графическим анализом данных. Сначала мы увидим, как по-разному могут выглядеть распределения, обладающие похожими характеристиками. Затем рассмотрим основные виды графиков, поймём области их применения и основные ограничения для каждого графического инструмента. В практической части курса мы научимся строить графики в SPSS и в R.

ФОРМИРОВАНИЕ ВЫБОРОК И ПОДГОТОВКА ДАННЫХ

В этом модуле мы поговорим о том, как строить выборки, а также научимся работать с пропущенными и неопределенными данными. Мы рассмотрим основные виды выборок, научимся рассчитывать необходимый объем выборки и ошибку выборки, а также разберём, как кодировать пропущенные и неопределённые данные и что делать с ними дальше. В практической части модуля мы научимся формировать массив данных в SPSS так, чтобы сэкономить время на этапе обработки и анализа данных.

Практические задания

В этом модуле вам предстоит применить полученные в курсе знания на практике. Сначала пройдите итоговый тест, чтобы проверить полученные в курсе знания и навыки. Также вам предлагается выполнить небольшой самостоятельный проект на реальных данных, предоставленных компанией 2GIS: проанализировать данные самостоятельно, а также оценить сокурсников.

SPSS

R

знание основ теории верятностей

знание основ статистического анализа выборочных данных

графический анализ данных

формирование выборок и подготовка данных

Навыки, которые вы получите

 
ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТИ СБОР ДАННЫХ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ АНАЛИЗ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ

Компания, проводящая курс

Coursera (Курсера)

126 курсов по 395 темам

Проект в сфере массового онлайн-образования Coursera (Курсера) основан профессорами информатики Стэнфордского университета. Платформа...

Преподаватели курса

Специалист по анализу данных

Специалист по анализу данных в НГУ

кандидат социологических наук в НГУ

Ни одного отзыва об этом курсе

Может, вы можете помочь? Вам будут благодарны многие пользователи. И мы тоже.

больше курсов

Похожие курсы компании

больше курсов

Другие курсы этих преподавателей