Acerca de este Curso

6,008 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. 12 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. 12 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

3 horas para completar

Анализ временных рядов

3 horas para completar
7 videos (Total 42 minutos), 8 lecturas, 5 cuestionarios
7 videos
1.1. Понятие временных рядов6m
1.2. Тренд8m
1.3. Сезонность6m
1.4. STL-разложение5m
1.5. Поиск выбросов4m
1.6. Тренд, сезонность, STL. Практика5m
8 lecturas
О чем этот курс и как он устроен10m
Материалы по статистическим пакетам10m
Данные, на которые мы опираемся и ссылаемся10m
1.1. Понятие временных рядов. Презентация10m
1.2. Тренд (презентация)10m
1.3. Сезонность. Презентация10m
1.4. STL-разложение. Презентация10m
1.5. Поиск выбросов. Презентация10m
5 ejercicios de práctica
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки10m
Вопросы для самопроверки4m
Вопросы для самопроверки8m
Анализ временных рядов20m
Semana
2

Semana 2

2 horas para completar

Прогноз временных рядов

2 horas para completar
7 videos (Total 37 minutos), 6 lecturas, 7 cuestionarios
7 videos
2.2. ARMA и ARIMA4m
2.3. Адаптивные модели. Экспоненциальное сглаживание4m
2.4. Адаптивные модели. Модели с трендом и сезонностью4m
2.5. Виды адаптивных моделей5m
2.6. Следящий контроль. Модель Тригга — Лича6m
2.7. Построение моделей временных рядов в R. Практика6m
6 lecturas
2.1. AR и MA: презентация.10m
2.2. ARMA и ARIMA: презентация10m
2.3. Адаптивные модели. Экспоненциальное сглаживание. Презентация10m
2.4. Адаптивные модели. Модели с трендом и сезонностью. Презентация10m
2.5. Виды адаптивных моделей. Презентация10m
Конспект: 2.6. Следящий контроль. Модель Тригга — Лича10m
7 ejercicios de práctica
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки4m
Вопросы для самопроверки4m
Вопросы для самоконтроля6m
Прогноз временных рядов20m
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

Факторный анализ

3 horas para completar
6 videos (Total 54 minutos), 7 lecturas, 3 cuestionarios
6 videos
3.2. Построение факторной модели8m
3.3. Способы оценки качества факторной модели6m
3.4. Пример построения факторной модели9m
3.5. Факторы готовы: что дальше?11m
3.6. Факторный анализ в SPSS. Практика9m
7 lecturas
3.1. Введение в факторный анализ. Презентация10m
Факторный анализ: история метода10m
3.2. Построение факторной модели. Презентация10m
Конспект: 3.3. Способы оценки качества факторной модели10m
3.4. Пример построения факторной модели. Презентация10m
3.5. Факторы готовы: что дальше? [презентация]10m
"Кластеры на факторах": о построении кластеризации на основе переменных-факторов10m
3 ejercicios de práctica
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самоконтроля6m
Факторный анализ20m
Semana
4

Semana 4

2 horas para completar

Классификация

2 horas para completar
8 videos (Total 47 minutos)
8 videos
4.2. Линейный классификатор4m
4.3. Байесовский классификатор5m
4.4. Дерево решений7m
4.5. Бинарная логистическая регрессия: основная идея26s
4.6. Логистическая регрессия: применение и оценка качества6m
4.7. Методы классификации в R. Практика8m
4.8. Построение модели логистической регрессии в SPSS. Практика7m
7 ejercicios de práctica
Вопросы для самопроверки8m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки4m
Вопрос для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Тест: Классификация20m

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

  • El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:

    • es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
    • Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
  • 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.

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