Informações sobre o curso

9,310 visualizações recentes
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 14 horas para completar
Russo
Legendas: Russo
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 14 horas para completar
Russo
Legendas: Russo

oferecido por

Logotipo de Universidade Estadual de Novosibirsk

Universidade Estadual de Novosibirsk

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

3 horas para concluir

Одновыборочные и двухвыборочные критерии

3 horas para concluir
9 vídeos (Total 70 mín.), 9 leituras, 6 testes
9 videos
1.1. Введение в межгрупповые сравнения9min
1.2. Одновыборочные критерии сравнения средних7min
1.3. Сравнение двух независимых выборок8min
1.4. Сравнение дисперсий двух независимых выборок9min
1.5. Сравнение распределений двух независимых выборок5min
1.6. Сравнение двух связанных выборок5min
1.7. Критерии равенства групп. Практика11min
1.8. Сравнение средних в SPSS. Практика7min
9 leituras
О чём этот курс и как он устроен10min
Дополнительные материалы по статистическим пакетам10min
Данные, на которые мы опираемся10min
1.1. Введение в межгрупповые сравнения (презентация)10min
1.2. Одновыборочные критерии сравнения средних (презентация)10min
1.3. Сравнение двух независимых выборок (презентация)10min
1.4. Сравнение дисперсий двух независимых выборок (презентация)10min
1.5. Сравнение распределений двух независимых выборок (презентация)10min
1.6. Сравнение двух связанных выборок (презентация)10min
6 exercícios práticos
Вопросы для самопроверки6min
Вопросы для самопроверки4min
Вопросы для самопроверки6min
Вопросы для самопроверки6min
Вопросы для самопроверки6min
Одновыборочные и двухвыборочные критерии20min
Semana
2

Semana 2

3 horas para concluir

Сравнение нескольких выборок

3 horas para concluir
9 vídeos (Total 61 mín.), 6 leituras, 7 testes
9 videos
2.2. Сравнение средних для k независимых выборок: непараметрический случай5min
2.3. Сравнение средних для нескольких связанных выборок10min
2.4. Критерий Фридмана6min
2.5. Биномиальные данные4min
2.6. Проверка соответствия выборочных пропорций теоретическим7min
2.7. Проверка гипотез о равенстве средних для нескольких зависимых и независимых групп в R. Практика8min
2.8. Сравнение средних в SPSS: k-выборочные критерии. Практика7min
Сравнение средних в SPSS: тесты для связанных выборок. Практика5min
6 leituras
2.1. Сравнение средних для k независимых выборок: параметрический случай (презентация)10min
2.2. Сравнение средних для k независимых выборок: непараметрический случай (презентация)10min
2.3. Сравнение средних для нескольких связанных выборок (презентация)10min
2.4. Критерий Фридмана (презентация)10min
2.5. Биномиальные данные (презентация)10min
2.6. Проверка соответствия выборочных пропорций теоретическим (презентация)10min
7 exercícios práticos
Вопросы для самопроверки6min
Вопросы для самопроверки6min
Вопросы для самопроверки6min
Вопросы для самопроверки6min
Вопросы для самопроверки6min
Вопросы для самопроверки6min
Сравнение нескольких выборок20min
Semana
3

Semana 3

3 horas para concluir

Введение в кластерный анализ

3 horas para concluir
8 vídeos (Total 55 mín.), 6 leituras, 6 testes
8 videos
3.2. Меры сходства. Меры расстояния4min
3.3. Корреляционные меры сходства и меры ассоциативности7min
3.4. Иерархический кластерный анализ7min
3.5. Определение оптимального количества кластеров8min
3.6. Иерархический кластерный анализ: пример10min
3.7. Иерархический кластерный анализ в R. Практика3min
3.8. Иерархический кластерный анализ в SPSS. Практика6min
6 leituras
3.1. Особенности методов кластерного анализа (презентация)10min
3.2. Меры сходства. Меры расстояния (презентация)10min
3.3. Корреляционные меры сходства и меры ассоциативности (презентация)10min
3.4. Иерархический кластерный анализ (презентация)10min
3.5. Определение оптимального количества кластеров (презентация)10min
3.6. Иерархический кластерный анализ: пример (презентация)10min
6 exercícios práticos
Вопросы для самопроверки6min
Вопросы для самопроверки6min
Вопросы для самопроверки6min
Вопросы для самопроверки6min
Вопросы для самопроверки6min
Введение в кластерный анализ20min
Semana
4

Semana 4

3 horas para concluir

Итерационные методы кластерного анализа

3 horas para concluir
8 vídeos (Total 50 mín.), 6 leituras, 5 testes
8 videos
4.2. Метод K-средних. Пример5min
4.3. Алгоритм Forel4min
4.4. Forel. Пример4min
4.5. Способы оценки качества кластеризации8min
4.6. Графические инструменты в кластерном анализе6min
4.7. Построение кластерного анализа с помощью k-средних в R. Практика7min
4.8. Построение кластерного анализа методом k-средних в SPSS. Практика7min
6 leituras
4.1. Метод k-средних (презентация)10min
4.2. Метод K-средних. Пример (презентация)10min
4.3. Forel. Пример работы алгоритма (презентация)10min
4.4. Forel. Пример (презентация)10min
4.5. Способы оценки качества кластеризации (презентация)10min
4.6. Графические инструменты в кластерном анализе (презентация)10min
5 exercícios práticos
Вопросы для самопроверки6min
Вопросы для самопроверки6min
Вопросы для самопроверки4min
Вопросы для самопроверки6min
Итерационные методы кластерного анализа20min

Sobre Programa de cursos integrados Анализ данных

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

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.