About this 专项课程
100% 在线课程

100% 在线课程

立即开始,按照自己的计划学习。
灵活的计划

灵活的计划

设置并保持灵活的截止日期。
中级

中级

完成时间(小时)

完成时间大约为4 个月

建议 3 小时/周
可选语言

俄语(Russian)

字幕:俄语(Russian)...
100% 在线课程

100% 在线课程

立即开始,按照自己的计划学习。
灵活的计划

灵活的计划

设置并保持灵活的截止日期。
中级

中级

完成时间(小时)

完成时间大约为4 个月

建议 3 小时/周
可选语言

俄语(Russian)

字幕:俄语(Russian)...

How the 专项课程 Works

加入课程

Coursera 专项课程是帮助您掌握一门技能的一系列课程。若要开始学习,请直接注册专项课程,或预览专项课程并选择您要首先开始学习的课程。当您订阅专项课程的部分课程时,您将自动订阅整个专项课程。您可以只完成一门课程,您可以随时暂停学习或结束订阅。访问您的学生面板,跟踪您的课程注册情况和进度。

实践项目

每个专项课程都包括实践项目。您需要成功完成这个(些)项目才能完成专项课程并获得证书。如果专项课程中包括单独的实践项目课程,则需要在开始之前完成其他所有课程。

获得证书

在结束每门课程并完成实践项目之后,您会获得一个证书,您可以向您的潜在雇主展示该证书并在您的职业社交网络中分享。

how it works

此专项课程包含 4 门课程

课程1

Введение в данные

4.6
70 个评分
10 个审阅
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!...
课程2

Исследование статистических взаимосвязей

4.5
31 个评分
3 个审阅
Курс рассматривает способы и инструменты исследования статистических взаимосвязей между признаками. Вы научитесь оценивать, связаны ли признаки, а также делать обоснованные выводы о том, значима ли эта связь статистически. Связаны ли богатство и счастье, как связана потребительская активность людей с днем недели, способствует ли наличие аккаунта в социальных сетях популярности корпоративного сайта? На вопросы такого рода вы сможете ответить, пройдя этот курс. В первом модуле курса мы поговорим о статистических гипотезах, о способах их проверки и об основных статистических критериях, которые для этого разработаны. После этого мы рассмотрим практические инструменты выявления статистических взаимосвязей признаков, измеренных разными типами шкал, а также способы оценки значимости этих связей. Мы поговорим об основных коэффициентах взаимосвязи признаков, о том, как правильно выбрать коэффициент для решения конкретной задачи и покажем, как рассчитывать коэффициенты связи в статистических пакетах. В заключении мы подробно рассмотрим модель линейной регрессии, которая позволяет не только выявлять взаимосвязи между признаками, но и строить прогноз, и попрактикуемся в её построении....
课程3

Сравнение и создание групп

4.1
17 个评分
3 个审阅
Курс посвящен статистическому сравнению характеристик групп и категорий. В первой части курса мы рассказываем о параметрических и непараметрических тестах сравнения средних и распределений, какие возможности и ограничения связаны с разными методами сравнения групп, говорим о сравнении связанных и несвязанных выборок. Различаются ли регионы (или аудитории) по доходу или возрасту? Как отличается пользовательская активность в разные времена года? Случайны различия между группами или закономерны? Курс научит искать ответы на такие вопросы. Вторая половина курсов посвящена выделению групп на основе эмпирических данных. Есть ли структура в данных? Можно ли говорить о том, что люди, компании или университеты группируются в отличительные, узнаваемые классы? Как найти и охарактеризовать такие группы? Мы покажем основные алгоритмы кластеризации, которые позволяют решать такие задачи. В практических видео курса мы покажем реализацию основных инструментов сравнения и выделения групп, а также предложим практические задачи и задания для отработки полученных навыков....
课程4

Тренды и классификации

4.4
18 个评分
3 个审阅
В этом курсе мы поговорим о трендах и классификаторах. Анализ трендов помогает ответить на вопросы вроде: растут ли продажи, увеличивается ли количество пользователей сервиса? Если есть рост, то случайность это или закономерность? Есть ли в данных сезонные колебания? Как выделить тренд и как объяснить его? Также мы поговорим о факторном анализе, который позволяет найти скрытую переменную (или переменные), направляющие проявление множества видимых признаков. Как найти такие скрытые переменные и понять, что за ними стоит? В заключительной части курса поговорим о классификаторах, применение которых решает задачи отнесения объектов к тому или иному классу с определенной вероятностью, а также позволяет прогнозировать попадание нового объекта в определенный класс. Как предсказать исход события, зная основные характеристики действующего лица? Закончит ли слушатель курс, отдаст ли заемщик кредит? Как оценить точность прогноза и минимизировать ошибки? Мы разберемся с устройством обозначенных методов анализа данных и попрактикуемся в их применении....

讲师

Avatar

Ольга Ечевская

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

行业合作伙伴

Industry Partner Logo #0

关于 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....

常见问题

  • 可以!点击您感兴趣的课程卡开始注册即可。注册并完成课程后,您可以获得可共享的证书,或者您也可以旁听该课程免费查看课程资料。如果您订阅的课程是某专项课程的一部分,系统会自动为您订阅完整的专项课程。访问您的学生面板,跟踪您的进度。

  • 此课程完全在线学习,无需到教室现场上课。您可以通过网络或移动设备随时随地访问课程视频、阅读材料和作业。

  • 此专项课程不提供大学学分,但部分大学可能会选择接受专项课程证书作为学分。查看您的合作院校了解详情。

  • Пройдя специализацию полностью, вы освоите набор основных навыков статистического анализа данных и сможете решать аналитические задачи разного уровня сложности: от описательных статистик и графиков до построения классификаций и прогнозов и оценки качества построенных моделей. Также вы научитесь использовать среды анализа данных, SPSS и R, для обработки и анализа данных.

  • Каждый курс специализации состоит из четырех недель обучения и одной недели практических заданий (выполнение проекта на реальных данных и оценка работ сокурсников). Таким образом, прохождение всей специализации займет в среднем от 3 до 5 месяцев в зависимости от мотивации, уровня подготовки и темпа обучения.

  • Базовые знания математики (знания в рамках школьной программы). Знакомство с основами теории вероятностей и математической статистики не обязательно, но облегчит прохождение специализации.

  • Специализация разрабатывалась так, что в порядке курсов есть логика. Первый курс задает основы для прохождения всех остальных курсов. Каждый следующий курс посвящен отдельным классам задач, сложность которых увеличивается от 2 к 4 курсу. Проходить курсы в случайном порядке можно, но только при наличии предварительной подготовки.

还有其他问题吗?请访问 学生帮助中心