Acerca de este Curso

15,421 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 principiante
Aprox. 20 horas para completar
Ruso (Russian)
Subtítulos: Ruso (Russian)

Habilidades que obtendrás

InferenceStatistical AnalysisR ProgrammingData Visualization (DataViz)Basic Descriptive Statistics
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 principiante
Aprox. 20 horas para completar
Ruso (Russian)
Subtítulos: Ruso (Russian)

ofrecido por

Placeholder

Universidad Estatal de San Petersburgo

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

5 horas para completar

Знакомство с R

5 horas para completar
11 videos (Total 92 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario
11 videos
Установка и настройка R и RStudio8m
Организация рабочего пространства6m
Как получить помощь13m
Установка пакетов6m
R как калькулятор. Математические операции8m
Переменные12m
Первые шаги в R10m
Векторы8m
Операции с векторами8m
Что мы знаем и что будет дальше1m
2 lecturas
Обзор курса10m
Материалы: Знакомство с R1h
Semana
2

Semana 2

4 horas para completar

Работа с данными

4 horas para completar
11 videos (Total 81 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario
11 videos
Логические данные9m
Поиск элементов вектора по номеру4m
Поиск элементов вектора по условию5m
Датафреймы и операции с ними7m
Работа с переменными датафрейма при помощи $5m
Работа с фрагментами датафрейма при помощи [ , ]5m
Создание датафреймов с нуля5m
Загрузка внешних данных в R11m
Опрятные данные (Tidy data)9m
Что мы знаем и что будет дальше2m
1 lectura
Материалы: Работа с данными10m
Semana
3

Semana 3

4 horas para completar

Графики с использованием ggplot2

4 horas para completar
15 videos (Total 89 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario
15 videos
Основы грамматики графиков7m
Строим точечный график: geom_point()3m
Эстетики7m
Управление эстетиками. Шкалы4m
Фасетирование4m
Сохранение графиков в переменные3m
Темы оформления в ggplot23m
Управление элементами графика11m
Визуализация частотных распределений6m
Визуализация данных с простейшей статистической обработкой5m
Сохранение графиков в виде файлов3m
Литературное программирование5m
Создание Rmd документа14m
Что мы знаем и что будет дальше2m
1 lectura
Материалы: Графики с использованием ggplot210m
Semana
4

Semana 4

4 horas para completar

Описательная статистика

4 horas para completar
14 videos (Total 109 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario
14 videos
Медиана и квантили5m
Бокс-плоты4m
Среднее и стандартное отклонение8m
Устойчивость среднего и медианы к выбросам16m
Среднее и медиана для симметричных и несимметричных распределений9m
Нормальное распределение4m
Стандартное нормальное распределение. Стандартизация4m
Проверка на нормальность при помощи квантильного графика7m
Кого возьмут в пилоты? Оценка вероятностей при помощи распределений7m
Выборочная оценка среднего значения5m
Доверительный интервал9m
Расчет и изображение доверительного интервала в R10m
Что мы знаем и что будет дальше4m
1 lectura
Материалы: Описательная статистика10m

Reseñas

Principales reseñas sobre ЗНАКОМСТВО С R И БАЗОВАЯ СТАТИСТИКА

Ver todas las reseñas

Acerca de Programa especializado: 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)

Preguntas Frecuentes

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