이 강좌에 대하여

최근 조회 14,614

공유 가능한 수료증

완료 시 수료증 획득

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

다음 특화 과정의 4개 강좌 중 4번째 강좌:

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 12시간 필요

러시아어

자막: 러시아어

공유 가능한 수료증

완료 시 수료증 획득

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

다음 특화 과정의 4개 강좌 중 4번째 강좌:

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 12시간 필요

러시아어

자막: 러시아어

제공자:

노보시비르스크 주립 대학교  로고

노보시비르스크 주립 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 3시간 필요

Анализ временных рядов

완료하는 데 3시간 필요
7개 동영상 (총 42분), 8 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
7개의 동영상
1.1. Понятие временных рядов6m
1.2. Тренд8m
1.3. Сезонность6m
1.4. STL-разложение5m
1.5. Поиск выбросов4m
1.6. Тренд, сезонность, STL. Практика5m
8개의 읽기 자료
О чем этот курс и как он устроен10m
Материалы по статистическим пакетам10m
Данные, на которые мы опираемся и ссылаемся10m
1.1. Понятие временных рядов. Презентация10m
1.2. Тренд (презентация)10m
1.3. Сезонность. Презентация10m
1.4. STL-разложение. Презентация10m
1.5. Поиск выбросов. Презентация10m
5개 연습문제
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки10m
Вопросы для самопроверки4m
Вопросы для самопроверки8m
Анализ временных рядов20m
2

2

완료하는 데 2시간 필요

Прогноз временных рядов

완료하는 데 2시간 필요
7개 동영상 (총 37분), 6 개의 읽기 자료, 7 개의 테스트
7개의 동영상
2.2. ARMA и ARIMA4m
2.3. Адаптивные модели. Экспоненциальное сглаживание4m
2.4. Адаптивные модели. Модели с трендом и сезонностью4m
2.5. Виды адаптивных моделей5m
2.6. Следящий контроль. Модель Тригга — Лича6m
2.7. Построение моделей временных рядов в R. Практика6m
6개의 읽기 자료
2.1. AR и MA: презентация.10m
2.2. ARMA и ARIMA: презентация10m
2.3. Адаптивные модели. Экспоненциальное сглаживание. Презентация10m
2.4. Адаптивные модели. Модели с трендом и сезонностью. Презентация10m
2.5. Виды адаптивных моделей. Презентация10m
Конспект: 2.6. Следящий контроль. Модель Тригга — Лича10m
7개 연습문제
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки4m
Вопросы для самопроверки4m
Вопросы для самоконтроля6m
Прогноз временных рядов20m
3

3

완료하는 데 3시간 필요

Факторный анализ

완료하는 데 3시간 필요
6개 동영상 (총 54분), 7 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
6개의 동영상
3.2. Построение факторной модели8m
3.3. Способы оценки качества факторной модели6m
3.4. Пример построения факторной модели9m
3.5. Факторы готовы: что дальше?11m
3.6. Факторный анализ в SPSS. Практика9m
7개의 읽기 자료
3.1. Введение в факторный анализ. Презентация10m
Факторный анализ: история метода10m
3.2. Построение факторной модели. Презентация10m
Конспект: 3.3. Способы оценки качества факторной модели10m
3.4. Пример построения факторной модели. Презентация10m
3.5. Факторы готовы: что дальше? [презентация]10m
"Кластеры на факторах": о построении кластеризации на основе переменных-факторов10m
3개 연습문제
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самоконтроля6m
Факторный анализ20m
4

4

완료하는 데 2시간 필요

Классификация

완료하는 데 2시간 필요
8개 동영상 (총 47분)
8개의 동영상
4.2. Линейный классификатор4m
4.3. Байесовский классификатор5m
4.4. Дерево решений7m
4.5. Бинарная логистическая регрессия: основная идея26
4.6. Логистическая регрессия: применение и оценка качества6m
4.7. Методы классификации в R. Практика8m
4.8. Построение модели логистической регрессии в SPSS. Практика7m
7개 연습문제
Вопросы для самопроверки8m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки4m
Вопрос для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Тест: Классификация20m

Анализ данных 특화 과정 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.

  • 구독하는 경우, 취소해도 요금이 청구되지 않는 7일간의 무료 평가판을 이용할 수 있습니다. 해당 기간이 지난 후에는 환불이 되지 않지만, 언제든 구독을 취소할 수 있습니다. 전체 환불 정책 보기.

  • 예, Coursera에서는 수업료를 낼 수 없는 학습자를 위해 재정 지원을 제공합니다. 왼쪽에 있는 등록 버튼 아래 재정 지원 링크를 클릭하면 지원할 수 있습니다. 신청서를 작성하라는 메시지가 표시되며 승인되면 알림을 받습니다. 성취 프로젝트를 포함하여 전문 분야의 각 강좌에서 이 단계를 완료해야 합니다. 자세히 알아보기.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.