Informações sobre o curso

29,754 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 iniciante

Aprox. 20 horas para completar

Russo

Legendas: Russo

Habilidades que você terá

InferenceStatistical AnalysisR ProgrammingData Visualization (DataViz)Basic Descriptive Statistics

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 iniciante

Aprox. 20 horas para completar

Russo

Legendas: Russo

oferecido por

Logotipo de Universidade Estadual de São PetersburgoUniversidade Estadual de São Petersburgo

Universidade Estadual de São PetersburgoUniversidade Estadual de São Petersburgo

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

5 horas para concluir

Знакомство с R

5 horas para concluir
11 vídeos (Total 92 mín.), 2 leituras, 1 teste
11 videos
Установка и настройка R и RStudio8min
Организация рабочего пространства6min
Как получить помощь13min
Установка пакетов6min
R как калькулятор. Математические операции8min
Переменные12min
Первые шаги в R10min
Векторы8min
Операции с векторами8min
Что мы знаем и что будет дальше1min
2 leituras
Обзор курса10min
Материалы: Знакомство с R1h
Semana
2

Semana 2

4 horas para concluir

Работа с данными

4 horas para concluir
11 vídeos (Total 81 mín.), 1 leitura, 1 teste
11 videos
Логические данные9min
Поиск элементов вектора по номеру4min
Поиск элементов вектора по условию5min
Датафреймы и операции с ними7min
Работа с переменными датафрейма при помощи $5min
Работа с фрагментами датафрейма при помощи [ , ]5min
Создание датафреймов с нуля5min
Загрузка внешних данных в R11min
Опрятные данные (Tidy data)9min
Что мы знаем и что будет дальше2min
1 leituras
Материалы: Работа с данными10min
Semana
3

Semana 3

4 horas para concluir

Графики с использованием ggplot2

4 horas para concluir
15 vídeos (Total 89 mín.), 1 leitura, 1 teste
15 videos
Основы грамматики графиков7min
Строим точечный график: geom_point()3min
Эстетики7min
Управление эстетиками. Шкалы4min
Фасетирование4min
Сохранение графиков в переменные3min
Темы оформления в ggplot23min
Управление элементами графика11min
Визуализация частотных распределений6min
Визуализация данных с простейшей статистической обработкой5min
Сохранение графиков в виде файлов3min
Литературное программирование5min
Создание Rmd документа14min
Что мы знаем и что будет дальше2min
1 leituras
Материалы: Графики с использованием ggplot210min
Semana
4

Semana 4

4 horas para concluir

Описательная статистика

4 horas para concluir
14 vídeos (Total 109 mín.), 1 leitura, 1 teste
14 videos
Медиана и квантили5min
Бокс-плоты4min
Среднее и стандартное отклонение8min
Устойчивость среднего и медианы к выбросам16min
Среднее и медиана для симметричных и несимметричных распределений9min
Нормальное распределение4min
Стандартное нормальное распределение. Стандартизация4min
Проверка на нормальность при помощи квантильного графика7min
Кого возьмут в пилоты? Оценка вероятностей при помощи распределений7min
Выборочная оценка среднего значения5min
Доверительный интервал9min
Расчет и изображение доверительного интервала в R10min
Что мы знаем и что будет дальше4min
1 leituras
Материалы: Описательная статистика10min

Sobre Programa de cursos integrados Просто о статистике (с использованием R)

Специализация “Просто о статистике” познакомит вас с основами прикладного анализа данных. Здесь не будет сложной математики, зато мы разберем на практике множество примеров. Вы научитесь описывать данные графически и при помощи описательных статистик; тестировать гипотезы, делая поправки на множественность тестов. При помощи линейных моделей вы сможете анализировать данные разных типов и проверять, выполняются ли допущения, лежащие в основе статистических методов. В частности, мы разберем, как устроены простая и множественная линейная регрессия, дисперсионный анализ, логистическая и Пуассоновская регрессия и т.д. Наконец, вы научитесь строить смешанные линейные модели, позволяющие работать с данными, когда благодаря дизайну сбора материала отдельные наблюдения оказываются взаимозависимы. Для статистического анализа мы будем использовать язык R -- универсальный язык науки о данных. Даже если вы раньше не писали программ, вы сможете научиться не только адаптировать существующие, но и создавать свои собственные скрипты для анализа данных. Каждый из курсов заканчивается практическим проектом, так что к концу специализации вы сможете собрать портфолио из разных видов анализа данных. Отчеты по проекту, выдержанные в традиции воспроизводимых исследований, вы научитесь создавать, не покидая R, при помощи пакетов knitr / rmarkdown....
Просто о статистике (с использованием R)

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.