About this Course
최근 조회 4,999

다음 전문 분야의 4개 강좌 중 4번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 5시간 필요

권장: 5 недель обучения, 4-6 часов в неделю...

러시아어

자막: 러시아어

다음 전문 분야의 4개 강좌 중 4번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 5시간 필요

권장: 5 недель обучения, 4-6 часов в неделю...

러시아어

자막: 러시아어

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 3시간 필요

Анализ временных рядов

7개 동영상 (총 42분), 8 readings, 5 quizzes
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
완료하는 데 2시간 필요

Прогноз временных рядов

7개 동영상 (총 37분), 6 readings, 7 quizzes
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
완료하는 데 3시간 필요

Факторный анализ

6개 동영상 (총 54분), 7 readings, 3 quizzes
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
완료하는 데 2시간 필요

Классификация

8개 동영상 (총 47분), 7 quizzes
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

강사

Avatar

Olga Echevskaya

доцент, кандидат социологических наук
Кафедра общей социологии ЭФ НГУ
Avatar

Наталья Галанова

Специалист по анализу данных
Компания 2GIS
Avatar

Виктор Дёмин

Специалист по анализу данных, кандидат технических наук
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.