About this Course
4.9
9개의 평가
3개의 리뷰

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

탄력적인 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

초급 단계

완료하는 데 약 31시간 필요

러시아어

자막: 러시아어

귀하가 습득할 기술

InferenceStatistical AnalysisR ProgrammingData Visualization (DataViz)Basic Descriptive Statistics

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

탄력적인 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

초급 단계

완료하는 데 약 31시간 필요

러시아어

자막: 러시아어

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 5시간 필요

Знакомство с R

В этом модуле мы начнем знакомство с языком статистического программирования R - основным инструментом, который мы будем использовать для анализа данных. Вы узнаете, как установить и настроить R и RStudio и как получить помощь. К концу модуля вы сможете использовать операторы и функции R для работы с числами и векторами....
11 videos (Total 92 min), 2 readings, 1 quiz
11개의 동영상
Установка и настройка R и RStudio8m
Организация рабочего пространства6m
Как получить помощь13m
Установка пакетов6m
R как калькулятор. Математические операции8m
Переменные12m
Первые шаги в R10m
Векторы8m
Операции с векторами8m
Что мы знаем и что будет дальше1m
2개의 읽기 자료
Обзор курса10m
Материалы: Знакомство с R
2
완료하는 데 4시간 필요

Работа с данными

Существует множество способов представления и хранения данных в R. После обсуждения того, какие бывают типы данных, мы обратимся к методам их препарирования. Вы научитесь разными способами извлекать части векторов и таблиц и использовать для вычислений только нужные фрагменты данных. Для работы мы будем использовать не только данные, уже встроенные в R, но и научим вас открывать данные из внешних источников на примере .xlsx или .csv файлов. Мы обсудим принципы организации табличных данных для удобства машинного анализа (опрятные данные, tidy data)....
11 videos (Total 81 min), 1 reading, 1 quiz
11개의 동영상
Логические данные9m
Поиск элементов вектора по номеру4m
Поиск элементов вектора по условию5m
Датафреймы и операции с ними7m
Работа с переменными датафрейма при помощи $5m
Работа с фрагментами датафрейма при помощи [ , ]5m
Создание датафреймов с нуля5m
Загрузка внешних данных в R11m
Опрятные данные (Tidy data)9m
Что мы знаем и что будет дальше2m
1개의 읽기 자료
Материалы: Работа с данными10m
3
완료하는 데 4시간 필요

Графики с использованием ggplot2

Графическое представление данных позволяет получить максимум информации за минимальный промежуток времени - часто это лучший способ представить данные в отчете. В этом модуле вы научитесь строить графики разной степени сложности, пользуясь принципами грамматики графиков (средствами пакета ggplot2). Кроме того, мы поговорим о том, как создавать в R автоматизированные отчеты с помощью rmarkdown и knitr....
15 videos (Total 89 min), 1 reading, 1 quiz
15개의 동영상
Основы грамматики графиков7m
Строим точечный график: geom_point()3m
Эстетики7m
Управление эстетиками. Шкалы4m
Фасетирование4m
Сохранение графиков в переменные3m
Темы оформления в ggplot23m
Управление элементами графика11m
Визуализация частотных распределений6m
Визуализация данных с простейшей статистической обработкой5m
Сохранение графиков в виде файлов3m
Литературное программирование5m
Создание Rmd документа14m
Что мы знаем и что будет дальше2m
1개의 읽기 자료
Материалы: Графики с использованием ggplot210m
4
완료하는 데 4시간 필요

Описательная статистика

Чаще всего, анализируя данные, мы имеем дело с выборками, но хотим делать выводы о свойствах генеральной совокупности, из которой они взяты. Описание выборок - это первый этап анализа данных. В этом модуле вы познакомитесь с основными описательными статистиками и их свойствами (медиана, квантили, среднее, дисперсия, стандартное отклонение). Мы обсудим свойства нормального и t- распределения и научимся с их помощью вычислять вероятности. Наконец, пользуясь центральной предельной теоремой, вы научитесь строить доверительные интервалы к оценкам средних....
14 videos (Total 109 min), 1 reading, 1 quiz
14개의 동영상
Медиана и квантили5m
Бокс-плоты4m
Среднее и стандартное отклонение8m
Устойчивость среднего и медианы к выбросам16m
Среднее и медиана для симметричных и несимметричных распределений9m
Нормальное распределение4m
Стандартное нормальное распределение. Стандартизация4m
Проверка на нормальность при помощи квантильного графика7m
Кого возьмут в пилоты? Оценка вероятностей при помощи распределений7m
Выборочная оценка среднего значения5m
Доверительный интервал9m
Расчет и изображение доверительного интервала в R10m
Что мы знаем и что будет дальше4m
1개의 읽기 자료
Материалы: Описательная статистика10m

강사

Avatar

Варфоломеева Марина Александровна

Старший преподаватель
Кафедра зоологии беспозвоночных
Avatar

Хайтов Вадим Михайлович

Доцент
Кафедра Зоологии беспозвоночных

상트 페테르부르크 주립 대학교 정보

Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ) — старейший вуз России, основанный в 1724 году. Университет сегодня — научный, образовательный и культурный центр мирового значения, неизменно входящий во все международные рейтинги вузов. В номинации взаимодействие с работодателями QS Graduate Employability 2018 СПбГУ занимает 20 место среди 400 ведущих вузов мира и является лучшим в России. В настоящее время СПбГУ реализует 418 образовательных программ, включающих самые современные направления подготовки и специальности. Сертификат об успешном окончании представленных онлайн-курсов дает 5 дополнительных баллов при поступлении на программы магистратуры и аспирантуры СПбГУ. St Petersburg University is the oldest university in Russia, founded in 1724. The University today is a world-class research, educational and cultural centre which is always included in all international rankings of world universities. St Petersburg University was ranked 20th in QS Graduate Employability Ranking 2018 among 400 leading universities in the world and is the best in Russia. At present, St Petersburg University offers 418 academic programmes, including the most advanced areas and fields of study. The certificate of successful completion of offered online courses gives five additional points when applying for master’s and doctoral programmes at St Petersburg University....

Просто о статистике (с использованием R) 전문 분야 정보

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)

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.