Acerca de este Curso

21,430 vistas recientes

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

Aprox. 15 horas para completar

Ruso (Russian)

Subtítulos: Ruso (Russian)

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

Aprox. 15 horas para completar

Ruso (Russian)

Subtítulos: Ruso (Russian)

ofrecido por

Logotipo de Universidad Estatal de Novosibirsk

Universidad Estatal de Novosibirsk

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

2 horas para completar

Введение в статистические критерии

2 horas para completar
6 videos (Total 35 minutos), 8 lecturas, 3 cuestionarios
6 videos
1.1. Статистическая гипотеза7m
1.2. Статистические критерии4m
1.3. Алгоритм проверки статистических гипотез7m
1.4. Свойства критериев3m
1.5. Метод Монте-Карло7m
8 lecturas
О чём этот курс и как он устроен10m
Дополнительные материалы по статистическим пакетам10m
Данные, на которые мы опираемся и ссылаемся10m
1.1. Статистическая гипотеза (презентация)10m
1.2. Статистические критерии (презентация)10m
1.3. Алгоритм проверки статистических гипотез (презентация)10m
1.4. Свойства критериев (презентация)10m
1.5. Метод Монте-Карло (презентация)10m
3 ejercicios de práctica
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Введение в статистические критерии20m
Semana
2

Semana 2

3 horas para completar

Критерии согласия

3 horas para completar
8 videos (Total 52 minutos), 6 lecturas, 5 cuestionarios
8 videos
2.2. Критерий согласия Хи-квадрат5m
2.3. Группирование данных4m
2.4. Критерий согласия Колмогорова — Смирнова3m
2.5. Критерии типа Омега4m
2.6. Критерий Шапиро — Уилка5m
2.7. Практика 1. Построение критериев согласия в R12m
2.8. Построение критериев согласия в SPSS12m
6 lecturas
2.1. Гипотеза о согласии (презентация)10m
2.2. Критерий согласия Хи-квадрат (презентация)10m
2.3. Группирование данных (презентация)10m
2. 4. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова (презентация)10m
2.5. Критерии типа Омега (презентация)10m
2.6. Критерий Шапиро-Уилка (презентация)10m
5 ejercicios de práctica
Вопросы для самопроверки4m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Критерии согласия20m
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости

3 horas para completar
11 videos (Total 86 minutos), 8 lecturas, 4 cuestionarios
11 videos
3.2. Исследование взаимосвязей: разные шкалы — разные инструменты6m
3.3. Линейные взаимосвязи между двумя признаками. Коэффициенты корреляции9m
3.3а. Коэффициенты ранговой корреляции5m
3.4. Проверка значимости коэффициентов корреляции6m
3.5. Таблицы сопряженности: введение8m
3.6. Исследование взаимосвязей при помощи критерия Хи-квадрат9m
3.7. Таблицы сопряжённости: исследование силы и характера взаимосвязи8m
3.8. Пример исследования взаимосвязей на основе таблиц сопряженности9m
3.9. Практика 1. Вычисление коэффициента корреляции в R5m
3.10. Практика 2. Исследование взаимосвязей в SPSS: коэффициенты корреляции и таблицы сопряженности10m
8 lecturas
3.1. Понятие статистической взаимосвязи: идея и основные виды (презентация)10m
3.2. Исследование взаимосвязей: разные шкалы - разные инструменты (презентация)10m
3.3. Линейная взаимосвязь между двумя признаками. Коэффициенты корреляции (презентация)10m
3.3а. Коэффициенты ранговой корреляции (презентация)10m
3.4. Проверка значимости коэффициентов корреляции (презентация)10m
3.5. Таблицы сопряженности: введение (презентация)10m
3.6. Исследование взаимосвязей при помощи критерия Хи-квадрат (презентация)10m
3.7. Таблицы сопряжённости: исследование силы и характера взаимосвязи (презентация)10m
4 ejercicios de práctica
Вопросы для самопроверки8m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки4m
Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости20m
Semana
4

Semana 4

4 horas para completar

Линейная регрессия

4 horas para completar
11 videos (Total 93 minutos), 9 lecturas, 7 cuestionarios
11 videos
4.2. Типы данных9m
4.3. Оценки параметров регрессии8m
4.4. Оценка качества модели5m
4.5. Отбор значимых признаков6m
4.6. Мультиколлинеарность8m
4.7. Гетероскедастичность4m
4.8. Проверка предположений о модели10m
4.9. Прогноз8m
4.10. Практика 1. Линейная регрессия в R11m
4.11. Практика 2. Линейная регрессия в SPSS13m
9 lecturas
4.1. Модель линейной регрессии: основная идея (презентация)10m
4.2. Типы данных (презентация)10m
4.3. Оценки параметров регрессии (презентация)10m
4.4. Оценка качества модели (презентация)10m
4.5. Отбор значимых признаков (презентация)10m
Презентация: 4.6. Мультиколлинеарность10m
4.7. Гетероскедастичность (презентация)10m
4.8. Проверка предположений о модели (презентация)10m
4.9. Прогноз (презентация)10m
7 ejercicios de práctica
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки4m
Вопросы для самопроверки10m
4.7. Гетероскедастичность6m
Вопросы для самопроверки6m
Линейная регрессия20m

Acerca de Programa especializado: Анализ данных

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

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

  • Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

  • Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.

  • Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.