About this Course
4.3
22 ratings
3 reviews
Specialization
100% online

100% online

Start instantly and learn at your own schedule.
Flexible deadlines

Flexible deadlines

Reset deadlines in accordance to your schedule.
Intermediate Level

Intermediate Level

Hours to complete

Approx. 7 hours to complete

Suggested: 5 недель обучения, 3-5 часов в неделю...
Available languages

Russian

Subtitles: Russian
Specialization
100% online

100% online

Start instantly and learn at your own schedule.
Flexible deadlines

Flexible deadlines

Reset deadlines in accordance to your schedule.
Intermediate Level

Intermediate Level

Hours to complete

Approx. 7 hours to complete

Suggested: 5 недель обучения, 3-5 часов в неделю...
Available languages

Russian

Subtitles: Russian

Syllabus - What you will learn from this course

Week
1
Hours to complete
3 hours to complete

Одновыборочные и двухвыборочные критерии

В первом модуле курса мы начнем разбираться со статистическими инструментами сравнения параметров и распределений в группах. Сначала поговорим об основных задачах межгрупповых сравнений, затем рассмотрим одновыборочные и двухвыборочные критерии, научимся сравнивать связанные и несвязанные выборки и посмотрим на практике, на реальных данных, как рассчитывать основные статистики в R и SPSS и интерпретировать полученные результаты. ...
Reading
9 videos (Total 70 min), 9 readings, 6 quizzes
Video9 videos
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
Reading9 readings
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
Quiz6 practice exercises
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки4m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Одновыборочные и двухвыборочные критерии20m
Week
2
Hours to complete
3 hours to complete

Сравнение нескольких выборок

В этом модуле мы продолжим разговор о сравнении групп. Мы научимся сравнивать несколько групп при помощи разных инструментов, грамотно выбирать инструменты исходя из задачи и типа данных, с которыми мы работаем, и на практике, на реальных данных посмотрим, как рассчитывать основные статистики в R и SPSS и интерпретировать полученные результаты. ...
Reading
9 videos (Total 61 min), 6 readings, 7 quizzes
Video9 videos
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
Reading6 readings
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
Quiz7 practice exercises
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Сравнение нескольких выборок20m
Week
3
Hours to complete
3 hours to complete

Введение в кластерный анализ

В третьем модуле курса мы поговорим о методах выделения групп. Если до этого мы сравнивали группы, которые уже были нам известны, то во второй половине курса мы будем говорить о том, как обнаружить группы в данных, как их выделить, охарактеризовать, и что можно делать с построенной классификацией дальше. Основной фокус модуля - агломеративные методы классификации. В заключении, как всегда, практика на реальных данных. ...
Reading
8 videos (Total 55 min), 6 readings, 6 quizzes
Video8 videos
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
Reading6 readings
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
Quiz6 practice exercises
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Введение в кластерный анализ20m
Week
4
Hours to complete
3 hours to complete

Итерационные методы кластерного анализа

В заключительном модуле курса мы разберемся с еще одним классом методов кластеризации - с итерационными методами: увидим, как работают алгоритмы, каковы возможности и ограничения разных алгоритмов, научимся строить классификации, оценивать их качество, характеризовать и анализировать полученные группы, а также разберем некоторые инструменты визуализации результатов классификации. В заключении, как всегда, практика на реальных данных. ...
Reading
8 videos (Total 50 min), 6 readings, 5 quizzes
Video8 videos
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
Reading6 readings
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
Quiz5 practice exercises
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки6m
Вопросы для самопроверки4m
Вопросы для самопроверки6m
Итерационные методы кластерного анализа20m

Instructors

Avatar

Ольга Ечевская

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

About Novosibirsk State University

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....

About the Анализ данных Specialization

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

Frequently Asked Questions

  • Once you enroll for a Certificate, you’ll have access to all videos, quizzes, and programming assignments (if applicable). Peer review assignments can only be submitted and reviewed once your session has begun. If you choose to explore the course without purchasing, you may not be able to access certain assignments.

  • When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

More questions? Visit the Learner Help Center.