Über diesen Kurs
3,767 kürzliche Aufrufe

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 7 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 5 недель обучения, 3-5 часов в неделю...

Russisch

Untertitel: Russisch

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 7 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 5 недель обучения, 3-5 часов в неделю...

Russisch

Untertitel: Russisch

Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind

  • Therapists
  • Data Scientists
  • Analysts (General)
  • Data Analysts
  • Software Engineers

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
3 Stunden zum Abschließen

Одновыборочные и двухвыборочные критерии

9 Videos (Gesamt 70 min), 9 Lektüren, 6 Quiz
9 Videos
1.1. Введение в межгрупповые сравнения9m
1.2. Одновыборочные критерии сравнения средних7m
1.3. Сравнение двух независимых выборок8m
1.4. Сравнение дисперсий двух независимых выборок9m
1.5. Сравнение распределений двух независимых выборок5m
1.6. Сравнение двух связанных выборок5m
1.7. Критерии равенства групп. Практика11m
1.8. Сравнение средних в SPSS. Практика7m
9 Lektüren
О чём этот курс и как он устроен10m
Дополнительные материалы по статистическим пакетам10m
Данные, на которые мы опираемся10m
1.1. Введение в межгрупповые сравнения (презентация)10m
1.2. Одновыборочные критерии сравнения средних (презентация)10m
1.3. Сравнение двух независимых выборок (презентация)10m
1.4. Сравнение дисперсий двух независимых выборок (презентация)10m
1.5. Сравнение распределений двух независимых выборок (презентация)10m
1.6. Сравнение двух связанных выборок (презентация)10m
6 praktische Übungen
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки4m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Одновыборочные и двухвыборочные критерии20m
Woche
2
3 Stunden zum Abschließen

Сравнение нескольких выборок

9 Videos (Gesamt 61 min), 6 Lektüren, 7 Quiz
9 Videos
2.2. Сравнение средних для k независимых выборок: непараметрический случай5m
2.3. Сравнение средних для нескольких связанных выборок10m
2.4. Критерий Фридмана6m
2.5. Биномиальные данные4m
2.6. Проверка соответствия выборочных пропорций теоретическим7m
2.7. Проверка гипотез о равенстве средних для нескольких зависимых и независимых групп в R. Практика8m
2.8. Сравнение средних в SPSS: k-выборочные критерии. Практика7m
Сравнение средних в SPSS: тесты для связанных выборок. Практика5m
6 Lektüren
2.1. Сравнение средних для k независимых выборок: параметрический случай (презентация)10m
2.2. Сравнение средних для k независимых выборок: непараметрический случай (презентация)10m
2.3. Сравнение средних для нескольких связанных выборок (презентация)10m
2.4. Критерий Фридмана (презентация)10m
2.5. Биномиальные данные (презентация)10m
2.6. Проверка соответствия выборочных пропорций теоретическим (презентация)10m
7 praktische Übungen
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Сравнение нескольких выборок20m
Woche
3
3 Stunden zum Abschließen

Введение в кластерный анализ

8 Videos (Gesamt 55 min), 6 Lektüren, 6 Quiz
8 Videos
3.2. Меры сходства. Меры расстояния4m
3.3. Корреляционные меры сходства и меры ассоциативности7m
3.4. Иерархический кластерный анализ7m
3.5. Определение оптимального количества кластеров8m
3.6. Иерархический кластерный анализ: пример10m
3.7. Иерархический кластерный анализ в R. Практика3m
3.8. Иерархический кластерный анализ в SPSS. Практика6m
6 Lektüren
3.1. Особенности методов кластерного анализа (презентация)10m
3.2. Меры сходства. Меры расстояния (презентация)10m
3.3. Корреляционные меры сходства и меры ассоциативности (презентация)10m
3.4. Иерархический кластерный анализ (презентация)10m
3.5. Определение оптимального количества кластеров (презентация)10m
3.6. Иерархический кластерный анализ: пример (презентация)10m
6 praktische Übungen
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Введение в кластерный анализ20m
Woche
4
3 Stunden zum Abschließen

Итерационные методы кластерного анализа

8 Videos (Gesamt 50 min), 6 Lektüren, 5 Quiz
8 Videos
4.2. Метод K-средних. Пример5m
4.3. Алгоритм Forel4m
4.4. Forel. Пример4m
4.5. Способы оценки качества кластеризации8m
4.6. Графические инструменты в кластерном анализе6m
4.7. Построение кластерного анализа с помощью k-средних в R. Практика7m
4.8. Построение кластерного анализа методом k-средних в SPSS. Практика7m
6 Lektüren
4.1. Метод k-средних (презентация)10m
4.2. Метод K-средних. Пример (презентация)10m
4.3. Forel. Пример работы алгоритма (презентация)10m
4.4. Forel. Пример (презентация)10m
4.5. Способы оценки качества кластеризации (презентация)10m
4.6. Графические инструменты в кластерном анализе (презентация)10m
5 praktische Übungen
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки4m
Вопросы для самопроверки6m
Итерационные методы кластерного анализа20m

Dozenten

Avatar

Olga Echevskaya

доцент, кандидат социологических наук
Кафедра общей социологии ЭФ НГУ
Avatar

Виктор Дёмин

Специалист по анализу данных, кандидат технических наук
Компания 2GIS
Avatar

Наталья Галанова

Специалист по анализу данных
Компания 2GIS

Über Novosibirsk State University

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....

Über den Spezialisierung 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

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..