About this course: 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!
Who is this class for: 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.
Taught by: Ольга Ечевская, доцент, кандидат социологических наук
Кафедра общей социологии ЭФ НГУ
Taught by: Наталья Галанова, Специалист по анализу данных
Компания 2GIS
Taught by: Виктор Дёмин, Специалист по анализу данных, кандидат технических наук
Компания 2GIS
| Basic Info | Course 1 of 4 in the Анализ данных Specialization |
| Level | Intermediate |
| Commitment | 5 недель обучения, 3-5 часов в неделю |
| Language | Russian |
| How To Pass | Pass all graded assignments to complete the course. |
| User Ratings |
- Video: ВВОДНАЯ ЛЕКЦИЯ: ОБЗОР СПЕЦИАЛИЗАЦИИ
- Leitura: О чем этот курс и как он устроен
- Leitura: Дополнительные материалы по статистическим пакетам
- Leitura: Данные, на которые мы опираемся и ссылаемся
- Video: 1.1. Введение в теорию вероятностей
- Leitura: Введение в теорию вероятностей (презентация)
- Teste para praticar: Вопросы для самоконтроля
- Video: 1.2. Свойства вероятности
- Leitura: Свойства вероятности (презентация)
- Teste para praticar: Вопросы для самоконтроля
- Video: 1.3. Характеристики случайных величин
- Leitura: Характеристики случайных величин (презентация)
- Teste para praticar: Вопросы для самоконтроля
- Video: 1.4. Непрерывные распределения. Часть 1
- Leitura: Непрерывные распределения. Часть 1 (презентация)
- Video: 1.5. Нормальные и логнормальные непрерывные распределения
- Leitura: Нормальные и логнормальные непрерывные распределения (презентация)
- Video: 1.6. Дискретные распределения
- Leitura: Дискретные распределения (презентация)
- Video: 2.1. Типы данных
- Leitura: Типы данных (презентация)
- Video: 2.2. Выборка случайных величин
- Leitura: Выборка (презентация)
- Video: 2.3. Меры центральной тенденции
- Leitura: Меры центральной тенденции (презентация)
- Video: 2.4. Меры вариативности
- Leitura: Меры вариативности (презентация)
- Leitura: Обзор способов расчета процентилей и межквартильного размаха
- Video: 2.5. Несмещенная дисперсия
- Leitura: Несмещенная дисперсия (презентация)
- Video: 2.6. Меры и типы переменных: что и где применимо?
- Leitura: Меры и типы переменных: что и где применимо (презентация)
- Teste para praticar: Вопросы для самопроверки
- Video: Практика 1. Описательные статистики в R
- Video: Практика 2. Описательные статистики в SPSS
- Video: 3.1. Почему важно визуализировать данные. Квартет Энскомба. Эмпирическая функция распределения.
- Leitura: Почему важно визуализировать данные... (презентация)
- Teste para praticar: Вопросы для самопроверки
- Video: 3.2. Гистограмма и методы её построения
- Leitura: Гистограмма и методы ее построения (презентация)
- Teste para praticar: Вопросы для самопроверки
- Video: 3.3. Box plot, или ящик с усами
- Leitura: Box plot, или ящик с усами (презентация)
- Teste para praticar: Вопросы для самопроверки
- Video: 3.4. Диаграмма рассеяния
- Leitura: Диаграмма рассеяния (презентация)
- Teste para praticar: Вопросы для самопроверки
- Video: 3.5. Графики для неметрических шкал
- Leitura: Графики для неметрических шкал (презентация)
- Teste para praticar: Вопросы для самопроверки
- Video: Практика 1. Построение графиков в R
- Video: Практика 2. Построение графиков в SPSS
- Video: 4.1. Выборки
- Leitura: Выборки (презентация)
- Teste para praticar: Вопросы для самопроверки
- Video: 4.2. Ошибки выборки
- Leitura: Ошибки выборки (презентация)
- Video: 4.3. Определение необходимого объема выборки
- Leitura: Определение необходимого объема выборки (презентация)
- Video: 4.4. Работа с пропущенными наблюдениями
- Leitura: Работа с пропущенными наблюдениями (презентация)
- Video: 4.5. Кодирование неопределённых ответов
- Leitura: Кодирование неопределенных ответов (презентация)
- Video: 4.6. Формирование массива данных в SPSS. Практика
- Leitura: Данные для выполнения задания
Cada curso é como um livro didático interativo, com vídeos pré-gravados, testes e projetos.
Conecte-se com milhares de outros aprendizes, debata ideias, discuta sobre os materiais do curso e obtenha ajuda para dominar conceitos.
Obtenha reconhecimento oficial pelo seu trabalho e compartilhe seu sucesso com amigos, colegas e empregadores.
| Purchase Course | |
|---|---|
| Access to course materials | Available |
| Access to graded materials | Available |
| Receive a final grade | Available |
| Earn a shareable Course Certificate | Available |
Шикарный курс для человека, обладающего начальными знаниями в математике. Первые четыре недели довольно простые, с проектом придётся повозиться, если делать на R (придётся осваивать новый синтаксис, кто ещё не знаком).
Сжато, но доступно преподается информация. Но, что очень огорчило, нет подробного руководства по установке R и Jupyter (это несложно, но все же надо избавлять пользователя от необходимости гуглить) и нет всех файлов с данными из практик (например, файла с зарплатами)
Отличный курс!
Прекрасно подойдет для тех, кто хочет разобраться в анализе данных, немного погрузиться в теорию вероятности, мат. статистику и получить небольшую практику на R.
3-5 часов в неделю занятий у меня не получилось. Пришлось растянуть прохождение курса на 2 сессии. Писала лекции и пересматривала каждую лекцию по два раза, чтобы разобраться. Можно считать, что курс подойдет для новичка. Но потрудиться все равно придется.
С R давольно мало объяснений, но если есть хоть какой то опыт на любом из языков программирования, то с примерами можно разобраться быстро. Готовьтесь, что придется "гуглить" синтаксис и установку среды.
Для того, чтобы получить общее представление и начальный навык анализа данных - курс прекрасно подойдет. Советую:)
АГ
супер! но очень много видео!( и тесты непростые, но с другой стороны - это прекрасно!