Informações sobre o curso

31,433 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. 12 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. 12 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

Анализ временных рядов

3 horas para concluir
7 vídeos (Total 42 mín.), 8 leituras, 5 testes
7 videos
1.1. Понятие временных рядов6min
1.2. Тренд8min
1.3. Сезонность6min
1.4. STL-разложение5min
1.5. Поиск выбросов4min
1.6. Тренд, сезонность, STL. Практика5min
8 leituras
О чем этот курс и как он устроен10min
Материалы по статистическим пакетам10min
Данные, на которые мы опираемся и ссылаемся10min
1.1. Понятие временных рядов. Презентация10min
1.2. Тренд (презентация)10min
1.3. Сезонность. Презентация10min
1.4. STL-разложение. Презентация10min
1.5. Поиск выбросов. Презентация10min
5 exercícios práticos
Вопросы для самопроверки6min
Вопросы для самопроверки10min
Вопросы для самопроверки4min
Вопросы для самопроверки8min
Анализ временных рядов20min
Semana
2

Semana 2

2 horas para concluir

Прогноз временных рядов

2 horas para concluir
7 vídeos (Total 37 mín.), 6 leituras, 7 testes
7 videos
2.2. ARMA и ARIMA4min
2.3. Адаптивные модели. Экспоненциальное сглаживание4min
2.4. Адаптивные модели. Модели с трендом и сезонностью4min
2.5. Виды адаптивных моделей5min
2.6. Следящий контроль. Модель Тригга — Лича6min
2.7. Построение моделей временных рядов в R. Практика6min
6 leituras
2.1. AR и MA: презентация.10min
2.2. ARMA и ARIMA: презентация10min
2.3. Адаптивные модели. Экспоненциальное сглаживание. Презентация10min
2.4. Адаптивные модели. Модели с трендом и сезонностью. Презентация10min
2.5. Виды адаптивных моделей. Презентация10min
Конспект: 2.6. Следящий контроль. Модель Тригга — Лича10min
7 exercícios práticos
Вопросы для самопроверки6min
Вопросы для самопроверки6min
Вопросы для самопроверки6min
Вопросы для самопроверки4min
Вопросы для самопроверки4min
Вопросы для самоконтроля6min
Прогноз временных рядов20min
Semana
3

Semana 3

3 horas para concluir

Факторный анализ

3 horas para concluir
6 vídeos (Total 54 mín.), 7 leituras, 3 testes
6 videos
3.2. Построение факторной модели8min
3.3. Способы оценки качества факторной модели6min
3.4. Пример построения факторной модели9min
3.5. Факторы готовы: что дальше?11min
3.6. Факторный анализ в SPSS. Практика9min
7 leituras
3.1. Введение в факторный анализ. Презентация10min
Факторный анализ: история метода10min
3.2. Построение факторной модели. Презентация10min
Конспект: 3.3. Способы оценки качества факторной модели10min
3.4. Пример построения факторной модели. Презентация10min
3.5. Факторы готовы: что дальше? [презентация]10min
"Кластеры на факторах": о построении кластеризации на основе переменных-факторов10min
3 exercícios práticos
Вопросы для самопроверки6min
Вопросы для самоконтроля6min
Факторный анализ20min
Semana
4

Semana 4

2 horas para concluir

Классификация

2 horas para concluir
8 vídeos (Total 47 mín.)
8 videos
4.2. Линейный классификатор4min
4.3. Байесовский классификатор5min
4.4. Дерево решений7min
4.5. Бинарная логистическая регрессия: основная идея26s
4.6. Логистическая регрессия: применение и оценка качества6min
4.7. Методы классификации в R. Практика8min
4.8. Построение модели логистической регрессии в SPSS. Практика7min
7 exercícios práticos
Вопросы для самопроверки8min
Вопросы для самопроверки6min
Вопросы для самопроверки4min
Вопрос для самопроверки6min
Вопросы для самопроверки6min
Вопросы для самопроверки6min
Тест: Классификация20min

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

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • 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.