Informações sobre o curso

15,176 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 .

  • Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.