About this Specialization
100% online courses

100% online courses

Start instantly and learn at your own schedule.
Flexible Schedule

Flexible Schedule

Set and maintain flexible deadlines.
Intermediate Level

Intermediate Level

Hours to complete

Approx. 4 months to complete

Suggested 3 hours/week
Available languages

Russian

Subtitles: Russian...
100% online courses

100% online courses

Start instantly and learn at your own schedule.
Flexible Schedule

Flexible Schedule

Set and maintain flexible deadlines.
Intermediate Level

Intermediate Level

Hours to complete

Approx. 4 months to complete

Suggested 3 hours/week
Available languages

Russian

Subtitles: Russian...

How the Specialization Works

Take Courses

A Coursera Specialization is a series of courses that helps you master a skill. To begin, enroll in the Specialization directly, or review its courses and choose the one you'd like to start with. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. It’s okay to complete just one course — you can pause your learning or end your subscription at any time. Visit your learner dashboard to track your course enrollments and your progress.

Hands-on Project

Every Specialization includes a hands-on project. You'll need to successfully finish the project(s) to complete the Specialization and earn your certificate. If the Specialization includes a separate course for the hands-on project, you'll need to finish each of the other courses before you can start it.

Earn a Certificate

When you finish every course and complete the hands-on project, you'll earn a Certificate that you can share with prospective employers and your professional network.

how it works

There are 4 Courses in this Specialization

Course1

Введение в данные

4.6
70 ratings
10 reviews
Этот курс - первый в специализации "Анализ данных". Курс будет особенно полезен тем, кто имеет небольшой опыт работы с данными, или хочет освежить знания по теории вероятностей, математической статистике и типах данных. Сначала мы вспомним основы теории вероятностей и поговорим о случайных величинах и их свойствах, об основных распределениях случайных величин. Затем перейдем к основным характеристикам распределений: мерам центра и мерам вариативности. Далее обсудим основные типы шкал измерения признаков, а также основные ограничения, которые тип шкалы накладывает на применимые методы анализа данных. Третья неделя курса посвящена графическому анализу данных и способам визуализации распределений, индивидуальных или совместных. Завершающий модуль курса посвящен выборкам и способам их формирования, а также принципам и инструментам работы с пропущенными и неопределенными значениями. Вы сможете применить полученные знания, выполнив небольшой проект на реальных данных, предоставленных компанией 2GIS. Присоединяйтесь!...
Course2

Исследование статистических взаимосвязей

4.5
31 ratings
3 reviews
Курс рассматривает способы и инструменты исследования статистических взаимосвязей между признаками. Вы научитесь оценивать, связаны ли признаки, а также делать обоснованные выводы о том, значима ли эта связь статистически. Связаны ли богатство и счастье, как связана потребительская активность людей с днем недели, способствует ли наличие аккаунта в социальных сетях популярности корпоративного сайта? На вопросы такого рода вы сможете ответить, пройдя этот курс. В первом модуле курса мы поговорим о статистических гипотезах, о способах их проверки и об основных статистических критериях, которые для этого разработаны. После этого мы рассмотрим практические инструменты выявления статистических взаимосвязей признаков, измеренных разными типами шкал, а также способы оценки значимости этих связей. Мы поговорим об основных коэффициентах взаимосвязи признаков, о том, как правильно выбрать коэффициент для решения конкретной задачи и покажем, как рассчитывать коэффициенты связи в статистических пакетах. В заключении мы подробно рассмотрим модель линейной регрессии, которая позволяет не только выявлять взаимосвязи между признаками, но и строить прогноз, и попрактикуемся в её построении....
Course3

Сравнение и создание групп

4.1
17 ratings
3 reviews
Курс посвящен статистическому сравнению характеристик групп и категорий. В первой части курса мы рассказываем о параметрических и непараметрических тестах сравнения средних и распределений, какие возможности и ограничения связаны с разными методами сравнения групп, говорим о сравнении связанных и несвязанных выборок. Различаются ли регионы (или аудитории) по доходу или возрасту? Как отличается пользовательская активность в разные времена года? Случайны различия между группами или закономерны? Курс научит искать ответы на такие вопросы. Вторая половина курсов посвящена выделению групп на основе эмпирических данных. Есть ли структура в данных? Можно ли говорить о том, что люди, компании или университеты группируются в отличительные, узнаваемые классы? Как найти и охарактеризовать такие группы? Мы покажем основные алгоритмы кластеризации, которые позволяют решать такие задачи. В практических видео курса мы покажем реализацию основных инструментов сравнения и выделения групп, а также предложим практические задачи и задания для отработки полученных навыков....
Course4

Тренды и классификации

4.4
18 ratings
3 reviews
В этом курсе мы поговорим о трендах и классификаторах. Анализ трендов помогает ответить на вопросы вроде: растут ли продажи, увеличивается ли количество пользователей сервиса? Если есть рост, то случайность это или закономерность? Есть ли в данных сезонные колебания? Как выделить тренд и как объяснить его? Также мы поговорим о факторном анализе, который позволяет найти скрытую переменную (или переменные), направляющие проявление множества видимых признаков. Как найти такие скрытые переменные и понять, что за ними стоит? В заключительной части курса поговорим о классификаторах, применение которых решает задачи отнесения объектов к тому или иному классу с определенной вероятностью, а также позволяет прогнозировать попадание нового объекта в определенный класс. Как предсказать исход события, зная основные характеристики действующего лица? Закончит ли слушатель курс, отдаст ли заемщик кредит? Как оценить точность прогноза и минимизировать ошибки? Мы разберемся с устройством обозначенных методов анализа данных и попрактикуемся в их применении....

Instructors

Avatar

Ольга Ечевская

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

Industry Partners

Industry Partner Logo #0

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....

Frequently Asked Questions

  • Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate, or you can audit it to view the course materials for free. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

  • This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

  • This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

  • Пройдя специализацию полностью, вы освоите набор основных навыков статистического анализа данных и сможете решать аналитические задачи разного уровня сложности: от описательных статистик и графиков до построения классификаций и прогнозов и оценки качества построенных моделей. Также вы научитесь использовать среды анализа данных, SPSS и R, для обработки и анализа данных.

  • Каждый курс специализации состоит из четырех недель обучения и одной недели практических заданий (выполнение проекта на реальных данных и оценка работ сокурсников). Таким образом, прохождение всей специализации займет в среднем от 3 до 5 месяцев в зависимости от мотивации, уровня подготовки и темпа обучения.

  • Базовые знания математики (знания в рамках школьной программы). Знакомство с основами теории вероятностей и математической статистики не обязательно, но облегчит прохождение специализации.

  • Специализация разрабатывалась так, что в порядке курсов есть логика. Первый курс задает основы для прохождения всех остальных курсов. Каждый следующий курс посвящен отдельным классам задач, сложность которых увеличивается от 2 к 4 курсу. Проходить курсы в случайном порядке можно, но только при наличии предварительной подготовки.

More questions? Visit the Learner Help Center.