このコースについて
6,621 最近の表示

次における4の4コース

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

約5時間で修了

推奨:5 недель обучения, 4-6 часов в неделю...

ロシア語

字幕:ロシア語

次における4の4コース

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

約5時間で修了

推奨:5 недель обучения, 4-6 часов в неделю...

ロシア語

字幕:ロシア語

シラバス - 本コースの学習内容

1
3時間で修了

Анализ временных рядов

7件のビデオ (合計42分), 8 readings, 5 quizzes
7件のビデオ
1.1. Понятие временных рядов6 分
1.2. Тренд8 分
1.3. Сезонность6 分
1.4. STL-разложение5 分
1.5. Поиск выбросов4 分
1.6. Тренд, сезонность, STL. Практика5 分
8件の学習用教材
О чем этот курс и как он устроен10 分
Материалы по статистическим пакетам10 分
Данные, на которые мы опираемся и ссылаемся10 分
1.1. Понятие временных рядов. Презентация10 分
1.2. Тренд (презентация)10 分
1.3. Сезонность. Презентация10 分
1.4. STL-разложение. Презентация10 分
1.5. Поиск выбросов. Презентация10 分
5の練習問題
Вопросы для самопроверки6 分
Вопросы для самопроверки10 分
Вопросы для самопроверки4 分
Вопросы для самопроверки8 分
Анализ временных рядов20 分
2
2時間で修了

Прогноз временных рядов

7件のビデオ (合計37分), 6 readings, 7 quizzes
7件のビデオ
2.2. ARMA и ARIMA4 分
2.3. Адаптивные модели. Экспоненциальное сглаживание4 分
2.4. Адаптивные модели. Модели с трендом и сезонностью4 分
2.5. Виды адаптивных моделей5 分
2.6. Следящий контроль. Модель Тригга — Лича6 分
2.7. Построение моделей временных рядов в R. Практика6 分
6件の学習用教材
2.1. AR и MA: презентация.10 分
2.2. ARMA и ARIMA: презентация10 分
2.3. Адаптивные модели. Экспоненциальное сглаживание. Презентация10 分
2.4. Адаптивные модели. Модели с трендом и сезонностью. Презентация10 分
2.5. Виды адаптивных моделей. Презентация10 分
Конспект: 2.6. Следящий контроль. Модель Тригга — Лича10 分
7の練習問題
Вопросы для самопроверки6 分
Вопросы для самопроверки6 分
Вопросы для самопроверки6 分
Вопросы для самопроверки4 分
Вопросы для самопроверки4 分
Вопросы для самоконтроля6 分
Прогноз временных рядов20 分
3
3時間で修了

Факторный анализ

6件のビデオ (合計54分), 7 readings, 3 quizzes
6件のビデオ
3.2. Построение факторной модели8 分
3.3. Способы оценки качества факторной модели6 分
3.4. Пример построения факторной модели9 分
3.5. Факторы готовы: что дальше?11 分
3.6. Факторный анализ в SPSS. Практика9 分
7件の学習用教材
3.1. Введение в факторный анализ. Презентация10 分
Факторный анализ: история метода10 分
3.2. Построение факторной модели. Презентация10 分
Конспект: 3.3. Способы оценки качества факторной модели10 分
3.4. Пример построения факторной модели. Презентация10 分
3.5. Факторы готовы: что дальше? [презентация]10 分
"Кластеры на факторах": о построении кластеризации на основе переменных-факторов10 分
3の練習問題
Вопросы для самопроверки6 分
Вопросы для самоконтроля6 分
Факторный анализ20 分
4
2時間で修了

Классификация

8件のビデオ (合計47分), 7 quizzes
8件のビデオ
4.2. Линейный классификатор4 分
4.3. Байесовский классификатор5 分
4.4. Дерево решений7 分
4.5. Бинарная логистическая регрессия: основная идея26
4.6. Логистическая регрессия: применение и оценка качества6 分
4.7. Методы классификации в R. Практика8 分
4.8. Построение модели логистической регрессии в SPSS. Практика7 分
7の練習問題
Вопросы для самопроверки8 分
Вопросы для самопроверки6 分
Вопросы для самопроверки4 分
Вопрос для самопроверки6 分
Вопросы для самопроверки6 分
Вопросы для самопроверки6 分
Тест: Классификация20 分

講師

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

ノヴォシビルスク大学(Novosibirsk State University) について

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....

Анализ данных専門講座について

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

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。