关于此课程： Этот курс - первый в специализации "Анализ данных". Курс будет особенно полезен тем, кто имеет небольшой опыт работы с данными, или хочет освежить знания по теории вероятностей, математической статистике и типах данных. Сначала мы вспомним основы теории вероятностей и поговорим о случайных величинах и их свойствах, об основных распределениях случайных величин. Затем перейдем к основным характеристикам распределений: мерам центра и мерам вариативности. Далее обсудим основные типы шкал измерения признаков, а также основные ограничения, которые тип шкалы накладывает на применимые методы анализа данных. Третья неделя курса посвящена графическому анализу данных и способам визуализации распределений, индивидуальных или совместных. Завершающий модуль курса посвящен выборкам и способам их формирования, а также принципам и инструментам работы с пропущенными и неопределенными значениями. Вы сможете применить полученные знания, выполнив небольшой проект на реальных данных, предоставленных компанией 2GIS. Присоединяйтесь!
此课程适用人群： Курс будет полезен всем, кто хочет разобраться с основами статистического и графического анализа данных. Этот курс особенно полезен для вас, если вы имеете небольшой опыт работы с данными, или хотите освежить знания по теории вероятностей и математической статистике, чтобы подготовиться к решению более сложных аналитических задач.
制作方： 新西伯利亚国立大学（Novosibirsk State University）
教学方： Ольга Ечевская, доцент, кандидат социологических наук
Кафедра общей социологии ЭФ НГУ教学方： Наталья Галанова, Специалист по анализу данных
Компания 2GIS教学方： Виктор Дёмин, Специалист по анализу данных, кандидат технических наук
Компания 2GIS
| 基本信息 | 课程 1（共 4 门，Анализ данных Specialization ） |
| 级别 | 中级 |
| 承诺学习时间 | 5 недель обучения, 3-5 часов в неделю |
| 语言 | Russian |
| 如何通过 | 通过所有计分作业以完成课程。 |
| 用户评分 |
授课大纲
第 1 周
ОСНОВЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
В первом модуле курса мы вспомним основы теории вероятностей. Мы поговорим о вероятности и её свойствах, о случайных величинах и их характеристиках, а также об основных распределениях случайных величин и их ключевых свойствах. Этот модуль формирует основы для понимания принципов, на которых строится статистический анализ данных.
7 个视频, 9 个阅读材料, 3 个练习测验
- Reading: О чем этот курс и как он устроен
- Reading: Дополнительные материалы по статистическим пакетам
- Reading: Данные, на которые мы опираемся и ссылаемся
- 视频: 1.1. Введение в теорию вероятностей
- Reading: Введение в теорию вероятностей (презентация)
- Quiz pour s'exercer: Вопросы для самоконтроля
- 视频: 1.2. Свойства вероятности
- Reading: Свойства вероятности (презентация)
- Quiz pour s'exercer: Вопросы для самоконтроля
- 视频: 1.3. Характеристики случайных величин
- Reading: Характеристики случайных величин (презентация)
- Quiz pour s'exercer: Вопросы для самоконтроля
- 视频: 1.4. Непрерывные распределения. Часть 1
- Reading: Непрерывные распределения. Часть 1 (презентация)
- 视频: 1.5. Нормальные и логнормальные непрерывные распределения
- Reading: Нормальные и логнормальные непрерывные распределения (презентация)
- 视频: 1.6. Дискретные распределения
- Reading: Дискретные распределения (презентация)
已评分: Основы теории вероятностей
第 2 周
ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ВЫБОРОЧНЫХ ДАННЫХ
В этом модуле мы поговорим об описательных статистиках и о двух типа характеристик распределений: меры центральной тенденции (или просто меры центра: что типично для исследуемого распределения) и меры вариативности (или меры разброса: насколько разнообразны значения признака, распределение которого исследуется). Для начала мы разберемся с типами данных, немного поговорим о выборках, и затем рассмотрим основные меры центра и разброса, применимые для данных разных типов. В завершении модуля мы посмотрим, как рассчитываются описательные статистики в SPSS и в R.
8 个视频, 7 个阅读材料, 1 个练习测验
- Reading: Типы данных (презентация)
- 视频: 2.2. Выборка случайных величин
- Reading: Выборка (презентация)
- 视频: 2.3. Меры центральной тенденции
- Reading: Меры центральной тенденции (презентация)
- 视频: 2.4. Меры вариативности
- Reading: Меры вариативности (презентация)
- Reading: Обзор способов расчета процентилей и межквартильного размаха
- 视频: 2.5. Несмещенная дисперсия
- Reading: Несмещенная дисперсия (презентация)
- 视频: 2.6. Меры и типы переменных: что и где применимо?
- Reading: Меры и типы переменных: что и где применимо (презентация)
- Quiz pour s'exercer: Вопросы для самопроверки
- 视频: Практика 1. Описательные статистики в R
- 视频: Практика 2. Описательные статистики в SPSS
已评分: Основы статистического анализа выборочных данных
第 3 周
ГРАФИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ
В этом модуле мы займемся графическим анализом данных. Сначала мы увидим, как по-разному могут выглядеть распределения, обладающие похожими характеристиками. Затем рассмотрим основные виды графиков, поймём области их применения и основные ограничения для каждого графического инструмента. В практической части курса мы научимся строить графики в SPSS и в R.
7 个视频, 5 个阅读材料, 5 个练习测验
- Reading: Почему важно визуализировать данные... (презентация)
- Quiz pour s'exercer: Вопросы для самопроверки
- 视频: 3.2. Гистограмма и методы её построения
- Reading: Гистограмма и методы ее построения (презентация)
- Quiz pour s'exercer: Вопросы для самопроверки
- 视频: 3.3. Box plot, или ящик с усами
- Reading: Box plot, или ящик с усами (презентация)
- Quiz pour s'exercer: Вопросы для самопроверки
- 视频: 3.4. Диаграмма рассеяния
- Reading: Диаграмма рассеяния (презентация)
- Quiz pour s'exercer: Вопросы для самопроверки
- 视频: 3.5. Графики для неметрических шкал
- Reading: Графики для неметрических шкал (презентация)
- Quiz pour s'exercer: Вопросы для самопроверки
- 视频: Практика 1. Построение графиков в R
- 视频: Практика 2. Построение графиков в SPSS
已评分: Графический анализ данных
第 4 周
ФОРМИРОВАНИЕ ВЫБОРОК И ПОДГОТОВКА ДАННЫХ
В этом модуле мы поговорим о том, как строить выборки, а также научимся работать с пропущенными и неопределенными данными. Мы рассмотрим основные виды выборок, научимся рассчитывать необходимый объем выборки и ошибку выборки, а также разберём, как кодировать пропущенные и неопределённые данные и что делать с ними дальше. В практической части модуля мы научимся формировать массив данных в SPSS так, чтобы сэкономить время на этапе обработки и анализа данных.
6 个视频, 5 个阅读材料, 1 个练习测验
- Reading: Выборки (презентация)
- Quiz pour s'exercer: Вопросы для самопроверки
- 视频: 4.2. Ошибки выборки
- Reading: Ошибки выборки (презентация)
- 视频: 4.3. Определение необходимого объема выборки
- Reading: Определение необходимого объема выборки (презентация)
- 视频: 4.4. Работа с пропущенными наблюдениями
- Reading: Работа с пропущенными наблюдениями (презентация)
- 视频: 4.5. Кодирование неопределённых ответов
- Reading: Кодирование неопределенных ответов (презентация)
- 视频: 4.6. Формирование массива данных в SPSS. Практика
已评分: Формирование выборок и подготовка данных
第 5 周
Практические задания
В этом модуле вам предстоит применить полученные в курсе знания на практике. Сначала пройдите итоговый тест, чтобы проверить полученные в курсе знания и навыки. Также вам предлагается выполнить небольшой самостоятельный проект на реальных данных, предоставленных компанией 2GIS: проанализировать данные самостоятельно, а также оценить сокурсников.
1 个阅读材料
- Reading: Данные для выполнения задания
已评分: Итоговый тест
已评分: Взаимооцениваемое задание
常见问题解答
运作方式
Travail en cours
Chaque cours fonctionne comme un manuel interactif en proposant des vidéos préenregistrées, des quiz et des projets.
Aide de la part de vos pairs
Connectez-vous à des milliers d'autres étudiants et débattez sur des idées, discutez le contenu du cours et obtenez de l'aide pour en maîtriser les concepts.
Certificats
Obtenez une reconnaissance officielle pour votre travail et partagez votre réussite avec vos amis, vos collègues et vos employeurs.
制作方
新西伯利亚国立大学（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.
价格
| 购买课程 | |
|---|---|
| 访问课程材料 | 可用 |
| 访问评分的材料 | 可用 |
| 收到最终成绩 | 可用 |
| 获得可共享的课程证书 | 可用 |
评分和审阅
Крайне полезный курс, для меня! Спасибо!
Очень понятный курс, всё разложили по полочкам. Единственное, может я бы лекции для скачивания сделала более подробными, чтобы можно было легче повторять.
Отличный курс! Для того, чтобы разобраться в статистике для целей начального уровня - самое то! Курс помог понять как и по какой шкале оценивать и куда собирать данные для собственного исследования полоскостопия в школе. Преподаватели подсказали программы для анализа данных и научили ими пользоваться. Очень доволен и намерен продолжать специализацию.
ЖА
Первый курс очень понравился! Хотя я не новичок, пройти курс было как праздник для ума. Получилось как бы резюмировать свои знания в ходу прохождения 1 курса. Узнал кое-что новое. Курс не трудный, за день одолел. Буду обязательно проходить все 4 и заплачу как полагается за специализацию. Лекторы очень достойные, говорят четко, не растягивая. Спасибо за труд!