EMBER_CLI_FASTBOOT_BODY

Основы статистики. Часть 2

The course meets the formal recommendations of Stepik
Play
To watch this video please visit https://stepik.org/lesson//step/

About the course

В данном курсе будут рассмотрены методы анализа данных, которые наиболее часто применяются при статистической обработке результатов в широчайшем круге научных и прикладных областей. Помимо теоретических заданий слушателей ожидают практические задачи, которые необходимо выполнять, используя язык программирования R. Знаний, полученных в результате прохождения данного курса, будет достаточно чтобы научиться более быстро и эффективно решать различные задачи, связанные с анализом данных.

Instructors

  1. User picture
    Anatoliy Karpov
    Saint Petersburg State University, Bioinformatics Institute, Vkontakte
    I graduated from St. Petersburg State University (SPSU). As a cognitive psychologist I studied processes of human learning. My interest in the application of computational methods in psychology led me to the field of statistics, programming and machine learning. Now I am a data scientist in Vkontakte the biggest social network in Russia. I am also a lecturer on biostatistics and R programming in the Bioinformatics Institute.
  2. Выпускник факультета психологии СПбГУ, научный сотрудник СПбГУ. Специализируется на экспериментальном исследовании и вычислительном моделировании когнитивных процессов человека.
  3. User picture
    Polina Drozdova
    Graduated from St. Petersburg State University (biology master program, genetics) and Bioinformatics Institute. Образование: СПбГУ (магистр биологии, каф. генетики), Институт биоинформатики.

    Current affiliations: Institute of Biology at Irkutsk State University; St. Petersburg State Univeristy (PhD student). Programs in R and Python.

    Сотрудник НИИ Биологии «ИГУ», аспирант СПбГУ. Языки программирования: R, Python.

Reviews

Rated:  5
В очередной раз восхищаюсь мастерством преподавания Анатолия. Спасибо! Курс крутой, много практических задач. Буду и третью часть проходить, и анализ данных в R тоже.
Rated:  4
Надо назвать "Основы статистики часть 3" и предупредить, что перед этим курсом необходимо пройти "Анализ данных в R"
Rated:  5
Огромное спасибо за Вашу работу. Курс очень хорош. Если вы еще добавите опцию сдачи практических заданий в python увеличите количество обучающихся в разы. А так придется ограничиться только теоретической частью.
Play
To watch this video please visit https://stepik.org/lesson//step/
4.9 All reviews

Курс продолжает знакомить слушателей с основными понятиями и методами статистики. Курс затронет такие темы, как анализ номинативных данных, непараметрические критерии и методы понижения размерности.

Workload:
5 - 6 часов в неделю
Expected time to complete:
23 hours
Language:
Русский
Certificate:
Институт биоинформатики
Certificate details
Certificate condition: 100 points
With distinction: 220 points

About the course

В данном курсе будут рассмотрены методы анализа данных, которые наиболее часто применяются при статистической обработке результатов в широчайшем круге научных и прикладных областей. Помимо теоретических заданий слушателей ожидают практические задачи, которые необходимо выполнять, используя язык программирования R. Знаний, полученных в результате прохождения данного курса, будет достаточно чтобы научиться более быстро и эффективно решать различные задачи, связанные с анализом данных.

Requirements

Для успешного прохождения курса потребуются знания статистики на уровне курса Основы статистики. Мы также настоятельно рекомендуем познакомиться с основами работы в R перед началом прохождения данного курса. В этом вам могут помочь курсы: Анализ данных в R. Часть один, Часть два и Основы программирования в R.

Target audience

Студенты и научные работники всех специальностей, школьники старших классов.

This course is entirely free. All content is available now.