Статистика для анализа данных
01.11.202214 недель Открытое образование
О курсе Формируемые компетенции Преподаватели Входные требования Программа курса Рекомендуемые курсы Рецензии и оценки

О курсе

Курс охватывает все основные статистические концепции. В первой половине курса слушатели знакомятся с основными понятиями из математической статистики и нарабатывают необходимый для их понимания бэкграунд из теории вероятностей. Слушатели научатся делать описательный анализ данных, визуализировать данные и исследовать линейные взаимосвязи.
Вторая часть посвящена более продвинутым темам: параметрическим и непараметрическим тестам, принципу проверки статистических гипотез, а также построению прогностических моделей на основе линейной и логистической регрессии. Кроме того, в течение курса демонстрируется представление результатов анализа данных в графическом виде: рассматриваются как самые простые и классические методы визуализации, так и более сложные.

Практические навыки, получаемые в процессе освоения курса: сбор данных, работа с данными, обработка данных, описательная статистика, интерпретация данных, статистический анализ, прогнозирование, анализ временных рядов, регрессионный анализ, статистический контроль качества, тестирование гипотез, визуализация данных, базы данных, анализ, анализ данных, python, статический анализ.

Результат

  1. Слушатель знает основные понятия статистики и умеет ими оперировать.
  2. Слушатель умеет загружать и исследовать данные в выбранном ПО.
  3. Слушатель умеет проводить описательный анализ данных.
  4. Слушатель умеет выбирать корректный тип визуализации и визуализировать данные.
  5. Слушатель умеет определять тип распределения по визуализации и интерпретировать его.
  6. Слушатель умеет определять силу и направление корреляции по коэффициенту и визуализации. Умеет интерпретировать корреляцию в данных.
  7. Слушатель умеет построить линейный тренд в данных и интерпретировать его уравнение.
  8. Слушатель умеет поставить гипотезу, выбрать критерий значимости и корректный параметрический или непараметрический тест для проверки гипотезы. 
  9. Слушатель умеет рассчитать и интерпретировать критерий Стьюдента для разных выборок.
  10. Слушатель умеет применять к данным модель линейной регрессии и интерпретировать ее метрики и коэффициенты. Умеет проверить ограничения и допущения для построения такой модели.
  11. Слушатель умеет применять к данным модель логистической регрессии и интерпретировать ее метрики и коэффициенты. Умеет проверить ограничения и допущения для построения такой модели.

Навыки

Курс позволяет освоить следующие компетенции в соответствии с Рекомендациями к дополнительным профессиональным программам ИТ-профиля, реализуемым в рамках проекта "Цифровые кафедры" университета–участника программы стратегического академического лидерства "Приоритет-2030":
Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение.
Компетенция: Применяет математический аппарат для решения задач по оценке и разработки моделей.
Уровень: Базовый.

Формируемые компетенции

  • Способность самостоятельно осуществлять постановку задачи статистического анализа и оценивания в избранной предметной области, выбор и применение статистического инструментария и программных средств (ПК-2).
  • Способность самостоятельно осваивать новые методы прикладной и математической статистики для их использования в аналитической работе (ПК-3).
  • Способность осознанно применять методы математической и дескриптивной статистики для анализа количественных данных, содержательно интерпретировать результаты (ПК-4).
  • Способен вести исследовательскую деятельность, включая анализ проблем, постановку целей и задач, выделение объекта и предмета исследования, выбор способа и методов исследования, а также оценку его качества (УК-6).

    • О преподавателях

    Входные требования

    Для прохождения данного курса не требуется специальная математическая подготовка, поэтому курс подойдет для слушателей любого уровня.
    ​​​​​​​Необходимые инструменты:
    Google Sheets.
    MS Office (2016 или 2019 года).
    Anaconda (Individual Edition).

    Содержание курса

    Профессии, специальности и направления подготовки
    05.03.02 География
    41.03.04 Политология
    45.03.03 Фундаментальная и прикладная лингвистика
    04.03.01 Химия
    40.03.01 Юриспруденция
    45.03.02 Лингвистика
    01.03.04 Прикладная математика
    42.03.05 Медиакоммуникации
    41.03.06 Публичная политика и социальные науки
    45.03.01 Филология
    38.03.05 Бизнес-информатика
    07.03.04 Градостроительство
    41.03.05 Международные отношения
    38.03.04 Государственное и муниципальное управление
    54.03.01 Дизайн
    38.03.02 Менеджмент
    02.06.01 Компьютерные и информационные науки
    51.03.01 Культурология
    39.03.01 Социология
    38.03.01 Экономика
    06.03.01 Биология
    03.03.02 Физика
    09.03.01 Информатика и вычислительная техника
    50.03.03 История искусств
    10.05.01 Компьютерная безопасность
    10.03.01 Информационная безопасность
    50.03.02 Изящные искусства
    11.03.02 Инфокоммуникационные технологии и системы связи
    47.03.01 Философия
    37.03.01 Психология
    01.03.02 Прикладная математика и информатика
    09.03.04 Программная инженерия
    01.03.00 Прикладная математика и информатика
    41.03.01 Зарубежное регионоведение
    42.03.01 Реклама и связи с общественностью
    01.03.01 Математика
    46.03.01 История
    42.03.02 Журналистика
    Область деятельности
    Гуманитарные науки
    Инженерное дело, технологии и технические науки
    Математические и естественные науки
    Науки об обществе
    Искусство и культура
    Дата окончания записи15.11.2029
    Трудоёмкость в з.е.2.0
    Количество лекций14
    Дата ближайшего старта01.11.2022
    Дата окончания01.01.2030
    ID курса85836aa5-3daa-4313-b269-17a257f50fb4
    К-во обучающихся на версии курса16201
    ЯзыкРусский
    Длительность14 недель
    СертификатЕсть
    Версия6

    Рекомендуемые курсы

    Правообладатель
    НИУ ВШЭ
    Правообладатель
    МГУ имени М.В. Ломоносова
    Правообладатель
    МГУ имени М.В. Ломоносова
    Правообладатель
    МГУ имени М.В. Ломоносова

    Рецензии и оценки

    Отзывы 0
    Чтобы оставить отзыв необходимо войти

    Отсутствует текст отзыва.