About this Course

30,019 recent views

Shareable Certificate

Earn a Certificate upon completion

100% online

Start instantly and learn at your own schedule.

Flexible deadlines

Reset deadlines in accordance to your schedule.

Beginner Level

Approx. 20 hours to complete

Russian

Subtitles: Russian

Skills you will gain

InferenceStatistical AnalysisR ProgrammingData Visualization (DataViz)Basic Descriptive Statistics

Shareable Certificate

Earn a Certificate upon completion

100% online

Start instantly and learn at your own schedule.

Flexible deadlines

Reset deadlines in accordance to your schedule.

Beginner Level

Approx. 20 hours to complete

Russian

Subtitles: Russian

Offered by

Saint Petersburg State University logo

Saint Petersburg State University

Syllabus - What you will learn from this course

Week
1

Week 1

5 hours to complete

Знакомство с R

5 hours to complete
11 videos (Total 92 min), 2 readings, 1 quiz
11 videos
Установка и настройка R и RStudio8m
Организация рабочего пространства6m
Как получить помощь13m
Установка пакетов6m
R как калькулятор. Математические операции8m
Переменные12m
Первые шаги в R10m
Векторы8m
Операции с векторами8m
Что мы знаем и что будет дальше1m
2 readings
Обзор курса10m
Материалы: Знакомство с R1h
Week
2

Week 2

4 hours to complete

Работа с данными

4 hours to complete
11 videos (Total 81 min), 1 reading, 1 quiz
11 videos
Логические данные9m
Поиск элементов вектора по номеру4m
Поиск элементов вектора по условию5m
Датафреймы и операции с ними7m
Работа с переменными датафрейма при помощи $5m
Работа с фрагментами датафрейма при помощи [ , ]5m
Создание датафреймов с нуля5m
Загрузка внешних данных в R11m
Опрятные данные (Tidy data)9m
Что мы знаем и что будет дальше2m
1 reading
Материалы: Работа с данными10m
Week
3

Week 3

4 hours to complete

Графики с использованием ggplot2

4 hours to complete
15 videos (Total 89 min), 1 reading, 1 quiz
15 videos
Основы грамматики графиков7m
Строим точечный график: geom_point()3m
Эстетики7m
Управление эстетиками. Шкалы4m
Фасетирование4m
Сохранение графиков в переменные3m
Темы оформления в ggplot23m
Управление элементами графика11m
Визуализация частотных распределений6m
Визуализация данных с простейшей статистической обработкой5m
Сохранение графиков в виде файлов3m
Литературное программирование5m
Создание Rmd документа14m
Что мы знаем и что будет дальше2m
1 reading
Материалы: Графики с использованием ggplot210m
Week
4

Week 4

4 hours to complete

Описательная статистика

4 hours to complete
14 videos (Total 109 min), 1 reading, 1 quiz
14 videos
Медиана и квантили5m
Бокс-плоты4m
Среднее и стандартное отклонение8m
Устойчивость среднего и медианы к выбросам16m
Среднее и медиана для симметричных и несимметричных распределений9m
Нормальное распределение4m
Стандартное нормальное распределение. Стандартизация4m
Проверка на нормальность при помощи квантильного графика7m
Кого возьмут в пилоты? Оценка вероятностей при помощи распределений7m
Выборочная оценка среднего значения5m
Доверительный интервал9m
Расчет и изображение доверительного интервала в R10m
Что мы знаем и что будет дальше4m
1 reading
Материалы: Описательная статистика10m

About the Просто о статистике (с использованием R) Specialization

Специализация “Просто о статистике” познакомит вас с основами прикладного анализа данных. Здесь не будет сложной математики, зато мы разберем на практике множество примеров. Вы научитесь описывать данные графически и при помощи описательных статистик; тестировать гипотезы, делая поправки на множественность тестов. При помощи линейных моделей вы сможете анализировать данные разных типов и проверять, выполняются ли допущения, лежащие в основе статистических методов. В частности, мы разберем, как устроены простая и множественная линейная регрессия, дисперсионный анализ, логистическая и Пуассоновская регрессия и т.д. Наконец, вы научитесь строить смешанные линейные модели, позволяющие работать с данными, когда благодаря дизайну сбора материала отдельные наблюдения оказываются взаимозависимы. Для статистического анализа мы будем использовать язык R -- универсальный язык науки о данных. Даже если вы раньше не писали программ, вы сможете научиться не только адаптировать существующие, но и создавать свои собственные скрипты для анализа данных. Каждый из курсов заканчивается практическим проектом, так что к концу специализации вы сможете собрать портфолио из разных видов анализа данных. Отчеты по проекту, выдержанные в традиции воспроизводимых исследований, вы научитесь создавать, не покидая R, при помощи пакетов knitr / rmarkdown....
Просто о статистике (с использованием R)

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.

  • If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.

  • This Course doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Course Certificates for credit. Check with your institution to learn more. Online Degrees and Mastertrack™ Certificates on Coursera provide the opportunity to earn university credit.

More questions? Visit the Learner Help Center.