About this Course
최근 조회 5,759

다음 전문 분야의 4개 강좌 중 3번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 7시간 필요

권장: 5 недель обучения, 3-5 часов в неделю...

러시아어

자막: 러시아어

다음 전문 분야의 4개 강좌 중 3번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 7시간 필요

권장: 5 недель обучения, 3-5 часов в неделю...

러시아어

자막: 러시아어

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 3시간 필요

Одновыборочные и двухвыборочные критерии

9개 동영상 (총 70분), 9 readings, 6 quizzes
9개의 동영상
1.1. Введение в межгрупповые сравнения9m
1.2. Одновыборочные критерии сравнения средних7m
1.3. Сравнение двух независимых выборок8m
1.4. Сравнение дисперсий двух независимых выборок9m
1.5. Сравнение распределений двух независимых выборок5m
1.6. Сравнение двух связанных выборок5m
1.7. Критерии равенства групп. Практика11m
1.8. Сравнение средних в SPSS. Практика7m
9개의 읽기 자료
О чём этот курс и как он устроен10m
Дополнительные материалы по статистическим пакетам10m
Данные, на которые мы опираемся10m
1.1. Введение в межгрупповые сравнения (презентация)10m
1.2. Одновыборочные критерии сравнения средних (презентация)10m
1.3. Сравнение двух независимых выборок (презентация)10m
1.4. Сравнение дисперсий двух независимых выборок (презентация)10m
1.5. Сравнение распределений двух независимых выборок (презентация)10m
1.6. Сравнение двух связанных выборок (презентация)10m
6개 연습문제
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки4m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Одновыборочные и двухвыборочные критерии20m
2
완료하는 데 3시간 필요

Сравнение нескольких выборок

9개 동영상 (총 61분), 6 readings, 7 quizzes
9개의 동영상
2.2. Сравнение средних для k независимых выборок: непараметрический случай5m
2.3. Сравнение средних для нескольких связанных выборок10m
2.4. Критерий Фридмана6m
2.5. Биномиальные данные4m
2.6. Проверка соответствия выборочных пропорций теоретическим7m
2.7. Проверка гипотез о равенстве средних для нескольких зависимых и независимых групп в R. Практика8m
2.8. Сравнение средних в SPSS: k-выборочные критерии. Практика7m
Сравнение средних в SPSS: тесты для связанных выборок. Практика5m
6개의 읽기 자료
2.1. Сравнение средних для k независимых выборок: параметрический случай (презентация)10m
2.2. Сравнение средних для k независимых выборок: непараметрический случай (презентация)10m
2.3. Сравнение средних для нескольких связанных выборок (презентация)10m
2.4. Критерий Фридмана (презентация)10m
2.5. Биномиальные данные (презентация)10m
2.6. Проверка соответствия выборочных пропорций теоретическим (презентация)10m
7개 연습문제
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Сравнение нескольких выборок20m
3
완료하는 데 3시간 필요

Введение в кластерный анализ

8개 동영상 (총 55분), 6 readings, 6 quizzes
8개의 동영상
3.2. Меры сходства. Меры расстояния4m
3.3. Корреляционные меры сходства и меры ассоциативности7m
3.4. Иерархический кластерный анализ7m
3.5. Определение оптимального количества кластеров8m
3.6. Иерархический кластерный анализ: пример10m
3.7. Иерархический кластерный анализ в R. Практика3m
3.8. Иерархический кластерный анализ в SPSS. Практика6m
6개의 읽기 자료
3.1. Особенности методов кластерного анализа (презентация)10m
3.2. Меры сходства. Меры расстояния (презентация)10m
3.3. Корреляционные меры сходства и меры ассоциативности (презентация)10m
3.4. Иерархический кластерный анализ (презентация)10m
3.5. Определение оптимального количества кластеров (презентация)10m
3.6. Иерархический кластерный анализ: пример (презентация)10m
6개 연습문제
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Введение в кластерный анализ20m
4
완료하는 데 3시간 필요

Итерационные методы кластерного анализа

8개 동영상 (총 50분), 6 readings, 5 quizzes
8개의 동영상
4.2. Метод K-средних. Пример5m
4.3. Алгоритм Forel4m
4.4. Forel. Пример4m
4.5. Способы оценки качества кластеризации8m
4.6. Графические инструменты в кластерном анализе6m
4.7. Построение кластерного анализа с помощью k-средних в R. Практика7m
4.8. Построение кластерного анализа методом k-средних в SPSS. Практика7m
6개의 읽기 자료
4.1. Метод k-средних (презентация)10m
4.2. Метод K-средних. Пример (презентация)10m
4.3. Forel. Пример работы алгоритма (презентация)10m
4.4. Forel. Пример (презентация)10m
4.5. Способы оценки качества кластеризации (презентация)10m
4.6. Графические инструменты в кластерном анализе (презентация)10m
5개 연습문제
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки4m
Вопросы для самопроверки6m
Итерационные методы кластерного анализа20m

강사

Avatar

Olga Echevskaya

доцент, кандидат социологических наук
Кафедра общей социологии ЭФ НГУ
Avatar

Виктор Дёмин

Специалист по анализу данных, кандидат технических наук
Компания 2GIS
Avatar

Наталья Галанова

Специалист по анализу данных
Компания 2GIS

노보시비르스크 주립 대학교 정보

Novosibirsk State University (NSU) is a research university located in Novosibirsk Akademgorodok, the world-famous scientific center in Siberia. 80% of NSU teachers are active researchers affiliated with the Russian Academy of Sciences; therefore education is closely linked to world-class science: our students get first-hand knowledge about scientific discoveries before they are published. Nearly 6000 students (including international students from 37 countries) are enrolled at undergraduate and graduate programs offered by 13 departments. The leading areas of NSU expertise are natural sciences, life sciences, physics, math, IT, and more....

Анализ данных 전문 분야 정보

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

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.