About this Course
6,355 recent views

Learner Career Outcomes

100% online

Start instantly and learn at your own schedule.

Flexible deadlines

Reset deadlines in accordance to your schedule.

Intermediate Level

Approx. 8 hours to complete

Suggested: 5 недель обучения, 3-6 часов в неделю...

Russian

Subtitles: Russian

Learner Career Outcomes

100% online

Start instantly and learn at your own schedule.

Flexible deadlines

Reset deadlines in accordance to your schedule.

Intermediate Level

Approx. 8 hours to complete

Suggested: 5 недель обучения, 3-6 часов в неделю...

Russian

Subtitles: Russian

Syllabus - What you will learn from this course

Week
1
2 hours to complete

Введение в статистические критерии

6 videos (Total 35 min), 8 readings, 3 quizzes
6 videos
1.1. Статистическая гипотеза7m
1.2. Статистические критерии4m
1.3. Алгоритм проверки статистических гипотез7m
1.4. Свойства критериев3m
1.5. Метод Монте-Карло7m
8 readings
О чём этот курс и как он устроен10m
Дополнительные материалы по статистическим пакетам10m
Данные, на которые мы опираемся и ссылаемся10m
1.1. Статистическая гипотеза (презентация)10m
1.2. Статистические критерии (презентация)10m
1.3. Алгоритм проверки статистических гипотез (презентация)10m
1.4. Свойства критериев (презентация)10m
1.5. Метод Монте-Карло (презентация)10m
3 practice exercises
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Введение в статистические критерии20m
Week
2
3 hours to complete

Критерии согласия

8 videos (Total 52 min), 6 readings, 5 quizzes
8 videos
2.2. Критерий согласия Хи-квадрат5m
2.3. Группирование данных4m
2.4. Критерий согласия Колмогорова — Смирнова3m
2.5. Критерии типа Омега4m
2.6. Критерий Шапиро — Уилка5m
2.7. Практика 1. Построение критериев согласия в R12m
2.8. Построение критериев согласия в SPSS12m
6 readings
2.1. Гипотеза о согласии (презентация)10m
2.2. Критерий согласия Хи-квадрат (презентация)10m
2.3. Группирование данных (презентация)10m
2. 4. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова (презентация)10m
2.5. Критерии типа Омега (презентация)10m
2.6. Критерий Шапиро-Уилка (презентация)10m
5 practice exercises
Вопросы для самопроверки4m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Критерии согласия20m
Week
3
3 hours to complete

Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости

11 videos (Total 86 min), 8 readings, 4 quizzes
11 videos
3.2. Исследование взаимосвязей: разные шкалы — разные инструменты6m
3.3. Линейные взаимосвязи между двумя признаками. Коэффициенты корреляции9m
3.3а. Коэффициенты ранговой корреляции5m
3.4. Проверка значимости коэффициентов корреляции6m
3.5. Таблицы сопряженности: введение8m
3.6. Исследование взаимосвязей при помощи критерия Хи-квадрат9m
3.7. Таблицы сопряжённости: исследование силы и характера взаимосвязи8m
3.8. Пример исследования взаимосвязей на основе таблиц сопряженности9m
3.9. Практика 1. Вычисление коэффициента корреляции в R5m
3.10. Практика 2. Исследование взаимосвязей в SPSS: коэффициенты корреляции и таблицы сопряженности10m
8 readings
3.1. Понятие статистической взаимосвязи: идея и основные виды (презентация)10m
3.2. Исследование взаимосвязей: разные шкалы - разные инструменты (презентация)10m
3.3. Линейная взаимосвязь между двумя признаками. Коэффициенты корреляции (презентация)10m
3.3а. Коэффициенты ранговой корреляции (презентация)10m
3.4. Проверка значимости коэффициентов корреляции (презентация)10m
3.5. Таблицы сопряженности: введение (презентация)10m
3.6. Исследование взаимосвязей при помощи критерия Хи-квадрат (презентация)10m
3.7. Таблицы сопряжённости: исследование силы и характера взаимосвязи (презентация)10m
4 practice exercises
Вопросы для самопроверки8m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки4m
Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости20m
Week
4
4 hours to complete

Линейная регрессия

11 videos (Total 93 min), 9 readings, 7 quizzes
11 videos
4.2. Типы данных9m
4.3. Оценки параметров регрессии8m
4.4. Оценка качества модели5m
4.5. Отбор значимых признаков6m
4.6. Мультиколлинеарность8m
4.7. Гетероскедастичность4m
4.8. Проверка предположений о модели10m
4.9. Прогноз8m
4.10. Практика 1. Линейная регрессия в R11m
4.11. Практика 2. Линейная регрессия в SPSS13m
9 readings
4.1. Модель линейной регрессии: основная идея (презентация)10m
4.2. Типы данных (презентация)10m
4.3. Оценки параметров регрессии (презентация)10m
4.4. Оценка качества модели (презентация)10m
4.5. Отбор значимых признаков (презентация)10m
Презентация: 4.6. Мультиколлинеарность10m
4.7. Гетероскедастичность (презентация)10m
4.8. Проверка предположений о модели (презентация)10m
4.9. Прогноз (презентация)10m
7 practice exercises
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки4m
Вопросы для самопроверки10m
4.7. Гетероскедастичность6m
Вопросы для самопроверки6m
Линейная регрессия20m

Instructors

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

About 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....

About the Анализ данных Specialization

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

Frequently Asked Questions

  • Once you enroll for a Certificate, you’ll have access to all videos, quizzes, and programming assignments (if applicable). Peer review assignments can only be submitted and reviewed once your session has begun. If you choose to explore the course without purchasing, you may not be able to access certain assignments.

  • When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

More questions? Visit the Learner Help Center.