About this 전문분야
최근 조회 2,086

100% 온라인 강좌

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 일정

유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.

초급 단계

Специальной подготовки не требуется. Знание математики в рамках школьной программы.

완료하는 데 약 5개월 필요

매주 6시간 권장

러시아어

자막: 러시아어

배울 내용

  • Check

    Создавать скрипты для анализа данных на языке R

  • Check

    Моделировать зависимости между величинами при помощи общих, обобщенных и смешанных линейных моделей

  • Check

    Выбирать подходящие методы анализа в зависимости от свойств данных и с учетом дизайна сбора материала

  • Check

    Создавать автоматизированные отчеты о результатах статистического анализа, используя rmarkdown/knitr

귀하가 습득할 기술

InferenceLinear ModelR ProgrammingData AnalysisStatistics

100% 온라인 강좌

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 일정

유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.

초급 단계

Специальной подготовки не требуется. Знание математики в рамках школьной программы.

완료하는 데 약 5개월 필요

매주 6시간 권장

러시아어

자막: 러시아어

How the 전문분야 Works

강좌 수강

Coursera 전문 분야는 기술을 완벽하게 습득하는 데 도움이 되는 일련의 강좌입니다. 시작하려면 전문 분야에 직접 등록하거나 강좌를 둘러보고 원하는 강좌를 선택하세요. 하나의 전문 분야에 속하는 강좌에 등록하면 해당 전문 분야 전체에 자동으로 등록됩니다. 단 하나의 강좌만 수료해도 됩니다. — 학습을 일시 중지하거나 언제든 구독을 종료할 수 있습니다. 학습자 대시보드를 방문하여 강좌 등록 상태와 진도를 추적해 보세요.

실습 프로젝트

모든 전문 분야에는 실습 프로젝트가 포함되어 있습니다. 전문 분야를 완료하고 수료증을 받으려면 프로젝트를 성공적으로 마쳐야 합니다. 전문 분야에 별도의 실습 프로젝트 강좌가 포함되어 있는 경우 각 강좌를 완료해야 프로젝트를 시작할 수 있습니다.

수료증 취득

모든 강좌를 마치고 실습 프로젝트를 완료하면 취업할 때나 전문가 네트워크에 진입할 때 제시할 수 있는 수료증을 취득할 수 있습니다.

how it works

이 전문분야에는 5개의 강좌가 있습니다.

강좌1

Знакомство с R и базовая статистика

4.9
14개의 평가
6개의 리뷰

Статистическая обработка данных и визуализация результатов анализа - это неизбежный этап работы с данными, полученными в различных областях естественных наук, в социологии, психологии или экономике. В этом курсе мы подробно разберем основы статистики и познакомимся с основами языка статистического программирования R. Мы научим вас гибко использовать средства визуализации (диаграммы, графики и т.п.), чтобы сделать результаты анализа максимально доступными и понятными. Вы научитесь рассчитывать основные описательные статистики: медиану и квантили, среднее и стандартное отклонение. Вы познакомитесь с принципами использования теоретических распределений статистик для построения доверительных интервалов и тестирования гипотез (на примере t-критерия). Наконец, мы обсудим сложности, возникающие при множественном тестировании гипотез и научим вас преодолевать их. Этот курс для людей, начинающих знакомство со статистикой, а также для тех, кто хочет не только освоить базовые возможности языка R, но и научиться строить сложные графики.

...
강좌2

Линейная регрессия

В этом курсе мы разберем основные методы описания взаимосвязей между количественными признаками. Если корреляционный анализ позволяет количественно оценить силу и направление связи между двумя величинами, то построение регрессионных моделей дает более широкие возможности. При помощи регрессионного анализа можно количественно описывать поведение изучаемых величин в зависимости от переменных-предикторов и получать предсказания на новых данных. Вы узнаете, как строить простые и множественные линейные модели с использованием языка R. У всякого метода есть свои ограничения, поэтому мы поможем вам разобраться, в каких ситуациях можно, а в каких нельзя применять линейную регрессию, и научим вас методам диагностики подобранных моделей. Специальное место в курсе отводится глубинной анатомии регрессионного анализа: вы освоите операции с матрицами, которые лежат в основе линейной регрессии, чтобы получить возможность разбираться в более сложных разновидностях линейных моделей. Если вы сталкиваетесь с необходимостью поиска и описания взаимосвязей между теми или иными явлениями, которые могут быть измерены количественно, тогда этот курс - хорошая возможность понять, как устроены простая и множественная линейная регрессия, узнать о возможностях и ограничениях этих методов. Курс рассчитан на тех, кто уже знаком с базовыми приемами анализа данных с использованием языка R и с созданием простейших .html документов при помощи rmarkdown и knitr.

...
강좌3

Линейные модели с дискретными предикторами

Необходимость описать закономерности изменения количественной переменной в нескольких группах возникает часто, например, если перед вами данные эксперимента. Дисперсионный анализ - это один из методов, который позволяет эффективно решать такие задачи, особенно, если таких групп больше чем две (однофакторный дисперсионный анализ), или группировка задается несколькими факторами (многофакторный дисперсионный анализ). В этом курсе вы узнаете, что в рамках парадигмы линейных моделей вполне можно работать не только с непрерывными, но и с дискретными предикторами - а иногда это даже приходится делать одновременно (как в ковариационном анализе и др.). Мы разберем несколько вариантов представления дискретных предикторов в линейных моделях и последствия разных способов кодирования для интерпретации модели. Вы научитесь подбирать линейные модели со взаимодействием факторов, чтобы описывать ситуации, когда характер действия фактора меняется в разных группах. В этом курсе для анализа и визуализации линейных моделей мы будем использовать язык статистического программирования R. Его богатейшие возможности позволят вам разобраться в тонкостях внутреннего устройства линейных моделей с дискретными и непрерывными предикторами. Этот курс ориентирован на людей, которые хотят научиться описывать закономерности поведения количественных величин в зависимости от дискретных факторов. Курс рассчитан на тех, кто освоил базовые приемы регрессионного анализа с использованием языка R и создание простейших .html документов при помощи rmarkdown и knitr.

...
강좌4

Обобщенные линейные модели

Результаты подсчета чего-либо или вероятности возникновения событий - это величины, практически не поддающиеся моделированию при помощи обычных линейных моделей, так как не подчиняются нормальному распределению. Обобщенные линейные модели (Generalized Linear Models, GLM) позволяют обойти это ограничение. В этом курсе мы постараемся с минимальным количеством математики рассказать об устройстве GLM и многочисленных подводных камнях, связанных с анализом. GLM для счетных данных основаны на распределении Пуассона или отрицательном биномиальном распределении. Модели для бинарных данных (например, логистическая регрессия) - на биномиальном распределении. Мы обсудим особенности диагностики моделей, возникающие в зависимости от выбранного распределения. Параметры GLM подбирают при помощи метода максимального правдоподобия, поэтому и аппарат тестирования гипотез и техники упрощения моделей довольно сильно отличаются от привычного для простых линейных моделей. Для анализа данных мы будем использовать язык R, чтобы вы могли лучше разобраться в тонкостях работы с обобщенными линейными моделями. Вас ждут интерактивные задания на платформе Stepic и проект по анализу данных в конце курса. Этот курс для всех, кто хочет научиться строить модели для счетных или бинарных величин. Для успешного прохождения пригодятся базовые представления о регрессионном анализе, умение создавать простейшие .html документы при помощи rmarkdown и knitr.

...

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....

자주 묻는 질문

  • 네! 시작하려면 관심 있는 강좌 카드를 클릭하여 등록합니다. 강좌를 등록하고 완료하면 공유할 수 있는 인증서를 얻거나 강좌를 청강하여 강좌 자료를 무료로 볼 수 있습니다. 전문 분야 과정에 있는 강좌에 등록하면, 전체 전문 분야에 등록하게 됩니다. 학습자 대시보드에서 진행 사항을 추적할 수 있습니다.

  • 이 강좌는 100% 온라인으로 진행되므로 강의실에 직접 참석할 필요가 없습니다. 웹 또는 모바일 장치를 통해 언제 어디서든 강의, 읽기 자료, 과제에 접근할 수 있습니다.

  • 이 전문 분야는 대학 학점을 제공하지 않지만, 일부 대학에서 선택적으로 전문 분야 인증서를 학점으로 인정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 해당 기관에 문의하세요.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.