À propos de ce Spécialisation
Cours en ligne à 100 %

Cours en ligne à 100 %

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Planning flexible

Planning flexible

Définissez et respectez des dates limites flexibles.
Niveau débutant

Niveau débutant

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

Heures pour terminer

Approx. 5 mois pour terminer

7 heures/semaine recommandées
Langues disponibles

Russe

Sous-titres : Russe...

Ce que vous allez apprendre

  • 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

Compétences que vous acquerrez

InferenceLinear ModelR ProgrammingData AnalysisStatistics
Cours en ligne à 100 %

Cours en ligne à 100 %

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Planning flexible

Planning flexible

Définissez et respectez des dates limites flexibles.
Niveau débutant

Niveau débutant

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

Heures pour terminer

Approx. 5 mois pour terminer

7 heures/semaine recommandées
Langues disponibles

Russe

Sous-titres : Russe...

Fonctionnement du Spécialisation

Suivez les cours

Une Spécialisation Coursera est une série de cours axés sur la maîtrise d'une compétence. Pour commencer, inscrivez-vous directement à la Spécialisation ou passez en revue ses cours et choisissez celui par lequel vous souhaitez commencer. Lorsque vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Il est possible de terminer seulement un cours : vous pouvez suspendre votre formation ou résilier votre abonnement à tout moment. Rendez-vous sur votre tableau de bord d'étudiant pour suivre vos inscriptions aux cours et vos progrès.

Projet pratique

Chaque Spécialisation inclut un projet pratique. Vous devez réussir le(s) projet(s) pour terminer la Spécialisation et obtenir votre Certificat. Si la Spécialisation inclut un cours dédié au projet pratique, vous devrez terminer tous les autres cours avant de pouvoir le commencer.

Obtenir un Certificat

Lorsque vous aurez terminé tous les cours et le projet pratique, vous obtiendrez un Certificat que vous pourrez partager avec des employeurs éventuels et votre réseau professionnel.

how it works

Cette Spécialisation compte 5 cours

Cours1

Знакомство с R и базовая статистика

5.0
2 notes
1 avis
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....
Cours2

Линейная регрессия

5.0
1 notes
1 avis
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....
Cours3

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....
Cours4

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....

Enseignants

Avatar

Варфоломеева Марина Александровна

Старший преподаватель
Кафедра зоологии беспозвоночных
Avatar

Хайтов Вадим Михайлович

Доцент
Кафедра Зоологии беспозвоночных

À propos de Université d'État de Saint-Pétersbourg

The Saint-Petersburg University (SPbU) is a state university, located in Saint-Petersburg, Russia. Founded in 1724, SPbU is the oldest institution of higher education in Russia. At present, there are more than 30 000 students in SPbU studying 398 programmes...

Foire Aux Questions

  • Oui ! Pour commencer, cliquez sur la carte du cours qui vous intéresse et inscrivez-vous. Vous pouvez vous inscrire et terminer le cours pour obtenir un Certificat partageable, ou vous pouvez accéder au cours en auditeur libre afin d'en visualiser gratuitement le contenu. Si vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Visitez votre tableau de bord d'étudiant(e) pour suivre vos progrès.

  • Ce cours est entièrement en ligne : vous n'avez donc pas besoin de vous présenter physiquement dans une salle de classe. Vous pouvez accéder à vos vidéos de cours, lectures et devoirs en tout temps et en tout lieu, par l'intermédiaire du Web ou de votre appareil mobile.

  • Cette Spécialisation n'est pas associée à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Spécialisation pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.