Acerca de este Curso
2,336 vistas recientes

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. 5 horas para completar

Sugerido: 5 недель обучения, 4-6 часов в неделю...

Ruso (Russian)

Subtítulos: Ruso (Russian)

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. 5 horas para completar

Sugerido: 5 недель обучения, 4-6 часов в неделю...

Ruso (Russian)

Subtítulos: Ruso (Russian)

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
3 horas para completar

Анализ временных рядов

В этом модуле мы начнем разговор о временных рядах. Сначала разберемся с понятием временного ряда, затем поговорим об анализе временных рядов. Рассмотрим такие компоненты временного ряда, как тренд, сезонность и остатки. После этого рассмотрим методы разложения временного ряда на составляющие и поймём, как и зачем выделять описанные компоненты во временных рядах. В заключении поговорим о том, как выявлять выбросы в данных, а также посмотрим на практике, как разложить временной ряд на трендовую составляющую, сезонную компоненту и остатки, используя R.

...
7 videos (Total 42 minutos), 8 readings, 5 quizzes
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
2 horas para completar

Прогноз временных рядов

В этом модуле мы продолжим разговор о временных рядах и научимся не только анализировать, но и прогнозировать их. Сначала рассмотрим авторегрессионную модель (AR) и сезонную авторегрессионную модель (SAR), которые подходят для решения задач прогнозирования, а также модели скользящего среднего (MA-модели), позволяющие сглаживать выбросы и описывать данные. Дальше поговорим о комбинации этих моделей (ARMA и ARIMA). Во второй части модуля мы поговорим об адаптивных моделях, обсудим их основные виды, а также поговорим о следящем контроле как инструменте их мониторинга. В заключении модуля попрактикуемся: построим прогноз временного ряда в R.

...
7 videos (Total 37 minutos), 6 readings, 7 quizzes
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
3 horas para completar

Факторный анализ

В этом модуле поговорим о факторном анализе. Сначала поймем общий принцип: что это за модель, и для решения каких задач она применяется. Дальше разберем методы факторного анализа и научимся строить факторы одним из самых распространенных способов: методом главных компонент. В заключительных лекциях модуля мы поговорим о том, как оценить качество факторной модели, как можно использовать построенные переменные для дальнейшего анализа, а также пошагово разберем построение факторной модели в SPSS.

...
6 videos (Total 54 minutos), 7 readings, 3 quizzes
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
2 horas para completar

Классификация

В завершающем модуле курса мы поговорим о методах классификации. Для начала поставим задачу классификации: для чего применяются классификаторы, какие задачи из реальной жизни они помогают решать. Затем разберем некоторые методы классификации: линейный и Байесовский классификаторы, дерево решений, модель бинарной логистической регрессии и способы оценки её качества. Вы научитесь прогнозировать класс, в который попадёт объект с заданной вероятностью (к примеру, отдаст ли заёмщик кредит, или закончит ли студент курс), а также познакомитесь с тем, как применять методы классификации в R и SPSS на реальных данных.

...
8 videos (Total 47 minutos), 7 quizzes
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

Instructores

Avatar

Olga Echevskaya

доцент, кандидат социологических наук
Кафедра общей социологии ЭФ НГУ
Avatar

Наталья Галанова

Специалист по анализу данных
Компания 2GIS
Avatar

Виктор Дёмин

Специалист по анализу данных, кандидат технических наук
Компания 2GIS

Acerca de Universidad Estatal de Novosibirsk

Novosibirsk State University (NSU) is a research university located in Novosibirsk Akademgorodok, the world-famous scientific center in Siberia. 80% of NSU teachers are active researchers affiliated with the Russian Academy of Sciences; therefore education is closely linked to world-class science: our students get first-hand knowledge about scientific discoveries before they are published. Nearly 6000 students (including international students from 37 countries) are enrolled at undergraduate and graduate programs offered by 13 departments. The leading areas of NSU expertise are natural sciences, life sciences, physics, math, IT, and more....

Acerca del 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.

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