556
правок
Изменения
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Анализ данных и машинное обучение (просмотреть исходный код)
Версия 23:37, 23 марта 2020
, 23:37, 23 марта 2020→Статистика
==Статистика==
<!-- ****************************** -->
<!-- Table Format - do not touch -->
{| class="a" style="width:100%;" border="1" style="width:100%; border-collapse:collapse"|+
<!-- Table name -->
'''Статистика'''
<!-- Table headers - do not touch -->
! style="background: #EAECF0;"| Название курса||style="background: #EAECF0;"|Источник / Организация||style="background: #EAECF0;"|Источник||style="background: #EAECF0;"|Длина курса
<!-- ****************************** -->
<!-- Course 1 -->
|-
|
<!-- Course format do not touch -->
{| role="presentation" class="a mw-collapsible mw-collapsed" style="border:1px solid white;"
| style="border:1px solid white;"|<strong>[https://stepik.org/course/326/promo Математическая статистика]</strong>
|-
<!-- Course content format do not touch -->
| style="border:1px solid white;"|
<!-- Course content -->
'''Выборка, описательная статистика'''
* Общие рекомендации. Моделирование
* Краткий обзор понятий теории вероятностей
* Выборка. Выборочное пространство
* Описательная статистика
'''Точечные оценки, свойства и методы построения'''
* Точечные оценки и их свойства
* Методы построения точечных оценок
'''Доверительные интервалы, стратифицированные выборки'''
* Стратифицированные выборки
* Доверительные интервалы
'''Статистические гипотезы, параметрические критерии'''
* Лемма Неймана-Пирсона
* Критерии о параметрах нормального распределения
* Критерии о параметрах нормального и биномиального распределений
'''Критерии однородности'''
* Параметрические критерии однородности
* Непараметрические критерии однородности
* Однофакторный дисперсионный анализ
'''Критерии согласия, таблицы сопряжения'''
* Критерии согласия хи-квадрат и Колмогорова
* Критерии нормальности
* Таблицы сопряженности
'''Регрессионный анализ'''
* Множественная линейная регрессия
* Анализ остатков, корреляционный анализ
|}
<!-- Formating do not touch -->
|style="text-align:center;"|
[[Stepik]] / [[CSC]]
|style="text-align:center;"|
[[Материалы для старшей школы и студентов| Старшая школа и студенты]]
|style="text-align:center;"|
11 часов видео, 200 тестов
<!-- ****************************** -->
<!-- Course 2 -->
|-
|
<!-- Course format do not touch -->
{| role="presentation" class="a mw-collapsible mw-collapsed" style="border:1px solid white;"
| style="border:1px solid white;"|<strong>[https://ru.coursera.org/learn/vvedeniye-dannyye Анализ данных: часть 1. Введение в данные]</strong>
|-
<!-- Course content format do not touch -->
| style="border:1px solid white;"|
<!-- Course content -->
* Основы теории вероятностей
* Основы статистического анализа выборочных данных
* Графический анализ данных
* Формирование выборок и подготовка данных
* Практические задания
|}
<!-- Formating do not touch -->
|style="text-align:center;"|
[[Coursera]] / [[НГУ]]
|style="text-align:center;"|
[[Материалы для старшей школы и студентов| Старшая школа и студенты]]
|style="text-align:center;"|
9 часов на выполнение
<!-- ****************************** -->
<!-- Course 3 -->
|-
|
<!-- Course format do not touch -->
{| role="presentation" class="a mw-collapsible mw-collapsed" style="border:1px solid white;"
| style="border:1px solid white;"|<strong>[https://ru.coursera.org/learn/statisticheskikh-vzaimosvyazey Анализ данных: часть 2. Исследование статистических взаимосвязей]</strong>
|-
<!-- Course content format do not touch -->
| style="border:1px solid white;"|
<!-- Course content -->
* Введение в статистические критерии
* Критерии согласия
* Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости
* Линейная регрессия
* Итоговое задание
|}
<!-- Formating do not touch -->
|style="text-align:center;"|
[[Coursera]] / [[НГУ]]
|style="text-align:center;"|
[[Материалы для старшей школы и студентов| Старшая школа и студенты]]
|style="text-align:center;"|
8 часов на выполнение
<!-- ****************************** -->
<!-- Course 4 -->
|-
|
<!-- Course format do not touch -->
{| role="presentation" class="a mw-collapsible mw-collapsed" style="border:1px solid white;"
| style="border:1px solid white;"|<strong>[https://ru.coursera.org/learn/sravneniye-sozdaniye-grupp Анализ данных: часть 3. Сравнение и создание групп]</strong>
|-
<!-- Course content format do not touch -->
| style="border:1px solid white;"|
<!-- Course content -->
* Одновыборочные и двухвыборочные критерии
* Сравнение нескольких выборок
* Введение в кластерный анализ
* Итерационные методы кластерного анализа
* Итоговое задание
|}
<!-- Formating do not touch -->
|style="text-align:center;"|
[[Coursera]] / [[НГУ]]
|style="text-align:center;"|
[[Материалы для старшей школы и студентов| Старшая школа и студенты]]
|style="text-align:center;"|
7 часов на выполнение
<!-- ****************************** -->
<!-- Course 5 -->
|-
|
<!-- Course format do not touch -->
{| role="presentation" class="a mw-collapsible mw-collapsed" style="border:1px solid white;"
| style="border:1px solid white;"|<strong>[https://ru.coursera.org/learn/trendy-klassifikatsii Анализ данных: часть 4. Тренды и классификации]</strong>
|-
<!-- Course content format do not touch -->
| style="border:1px solid white;"|
<!-- Course content -->
* Анализ временных рядов
* Прогноз временных рядов
* Факторный анализ
* Классификация
* Итоговое задание
|}
<!-- Formating do not touch -->
|style="text-align:center;"|
[[Coursera]] / [[НГУ]]
|style="text-align:center;"|
[[Материалы для старшей школы и студентов| Старшая школа и студенты]]
|style="text-align:center;"|
5 часов на выполнение
<!-- ****************************** -->
<!-- Course 6 -->
|-
|
<!-- Course format do not touch -->
{| role="presentation" class="a mw-collapsible mw-collapsed" style="border:1px solid white;"
| style="border:1px solid white;"|<strong>[https://stepik.org/course/76/promo Основы статистики.1]</strong>
|-
<!-- Course content format do not touch -->
| style="border:1px solid white;"|
<!-- Course content -->
* Введение'''
* Генеральная совокупность и выборка
* Нормальное распределение
* Центральная предельная теорема
* Идея статистического вывода, p-уровень значимости
'''Сравнение средних'''
* T-распределение
* Проверка распределения на нормальность, QQ-Plot
* Однофакторный дисперсионный анализ
* ANOVA
'''Корреляция и регрессия'''
* Корреляция
* Регрессия
* Гипотеза о значимости взаимосвязи и коэффициент детерминации
* Регрессионный анализ
* Классификация: логистическая регрессия и кластерный анализ
|}
<!-- Formating do not touch -->
|style="text-align:center;"|
[[Stepik]] / [[Институт Биоинформатики]]
|style="text-align:center;"|
[[Материалы для старшей школы и студентов| Старшая школа и студенты]]
|style="text-align:center;"|
4 часа видео, 100 тестов
<!-- ****************************** -->
<!-- Course 7 -->
|-
|
<!-- Course format do not touch -->
{| role="presentation" class="a mw-collapsible mw-collapsed" style="border:1px solid white;"
| style="border:1px solid white;"|<strong>[https://stepik.org/course/524/promo Основы статистики.2]</strong>
|-
<!-- Course content format do not touch -->
| style="border:1px solid white;"|
<!-- Course content -->
* Анализ номинативных данных'''
* Распределение Хи-квадрат Пирсона
* Анализ таблиц сопряженности
* Точный критерий Фишера
* Практические задания на R
* Логистическая регрессия и непараметрические методы'''
* Логистическая регрессия: модели без предикторов и с предикторами
* Взаимодействие номинативных предикторов
* Непараметрический анализ
'''Кластерный анализ и метод главных компонент'''
* Кластерный анализ методом k - средних
* Может ли кластерный анализ ""ошибаться""?
* Иерархическая кластеризация
* Введение в метод анализа главных компонент
* Практические задания на R
|}
<!-- Formating do not touch -->
|style="text-align:center;"|
[[Stepik]] / [[Институт Биоинформатики]]
|style="text-align:center;"|
[[Материалы для старшей школы и студентов| Старшая школа и студенты]]
|style="text-align:center;"|
6 часов видео, 100 тестов
<!-- ****************************** -->
<!-- Course 8 -->
|-
|
<!-- Course format do not touch -->
{| role="presentation" class="a mw-collapsible mw-collapsed" style="border:1px solid white;"
| style="border:1px solid white;"|<strong>[https://stepik.org/course/2152/promo Основы статистики.3]</strong>
|-
<!-- Course content format do not touch -->
| style="border:1px solid white;"|
<!-- Course content -->
* подробнее о линейной регрессии'''
* Линейная регрессия, линейность взаимосвязи
* Логарифмическая трансформация переменных
* Проблема гетероскедастичности
* Мультиколлинеарность
* Практические задания на R
'''Смешанные регрессионные модели'''
* Нарушение допущения о независимости наблюдений
* Смешанные регрессионные модели. Реализация в R
* Статистическая значимость, обобщённые модели и случайные эффекты
* Практические задания на R
'''Bootstrap'''
* Складной нож (jackknife)
* Bootstrap
* Практические задания на R
|}
<!-- Formating do not touch -->
|style="text-align:center;"|
[[Stepik]] / [[Институт Биоинформатики]]
|style="text-align:center;"|
[[Материалы для старшей школы и студентов| Старшая школа и студенты]]
|style="text-align:center;"|
4 часа видео, 50 тестов
<!-- ****************************** -->
<!-- Course 9 -->
|-
|
<!-- Course format do not touch -->
{| role="presentation" class="a mw-collapsible mw-collapsed" style="border:1px solid white;"
| style="border:1px solid white;"|<strong>[https://ru.coursera.org/learn/znakomstvo-r-bazovaya-statistika Просто о статистике с R: часть 1. Знакомство с R и базовая статистика]</strong>
|-
<!-- Course content format do not touch -->
| style="border:1px solid white;"|
<!-- Course content -->
* Знакомство с R
* Работа с данными
* Графики с использованием ggplot2
* Описательная статистика
* Тестирование гипотез
|}
<!-- Formating do not touch -->
|style="text-align:center;"|
[[Coursera]] / [[СПБГУ]]
|style="text-align:center;"|
[[Материалы для старшей школы и студентов| Старшая школа и студенты]]
|style="text-align:center;"|
36 часов на выполнение
<!-- ****************************** -->
<!-- Course 10 -->
|-
|
<!-- Course format do not touch -->
{| role="presentation" class="a mw-collapsible mw-collapsed" style="border:1px solid white;"
| style="border:1px solid white;"|<strong>[https://ru.coursera.org/learn/lineynaya-regressiya Просто о статистике с R: часть 2. Линейная регрессия]</strong>
|-
<!-- Course content format do not touch -->
| style="border:1px solid white;"|
<!-- Course content -->
* Корреляционный анализ. Простая линейная регрессия
* Проверка значимости и валидности линейных моделей
* Краткое введение в мир линейной алгебры
* Множественная линейная регрессия
* Сравнение линейных моделей
|}
<!-- Formating do not touch -->
|style="text-align:center;"|
[[Coursera]] / [[СПБГУ]]
|style="text-align:center;"|
[[Материалы для старшей школы и студентов| Старшая школа и студенты]]
|style="text-align:center;"|
34 часов на выполнение
<!-- ****************************** -->
<!-- Course 11 -->
|-
|
<!-- Course format do not touch -->
{| role="presentation" class="a mw-collapsible mw-collapsed" style="border:1px solid white;"
| style="border:1px solid white;"|<strong>[https://ru.coursera.org/learn/lineyniye-modeli-s-diskretnimi-prediktorami Просто о статистике с R: часть 3. Линейные модели с дискретными предикторами]</strong>
|-
<!-- Course content format do not touch -->
| style="border:1px solid white;"|
<!-- Course content -->
* Модели с дискретными и непрерывными предикторами
* Модели с разными значениями угла наклона для групп
* Однофакторный дисперсионный анализ
* Многофакторный дисперсионный анализ
|}
<!-- Formating do not touch -->
|style="text-align:center;"|
[[Coursera]] / [[СПБГУ]]
|style="text-align:center;"|
[[Материалы для старшей школы и студентов| Старшая школа и студенты]]
|style="text-align:center;"|
22 часов на выполнение
<!-- ****************************** -->
<!-- Course 12 -->
|-
|
<!-- Course format do not touch -->
{| role="presentation" class="a mw-collapsible mw-collapsed" style="border:1px solid white;"
| style="border:1px solid white;"|<strong>[https://ru.coursera.org/learn/obobshchennye-linejnye-modeli Просто о статистике с R: часть 4. Обобщенные линейные модели]</strong>
|-
<!-- Course content format do not touch -->
| style="border:1px solid white;"|
<!-- Course content -->
* Знакомство с обобщенными линейными моделями
* Проблема выбора модели
* Обобщенные линейные модели для счетных данных
* Обобщенные линейные модели с бинарным откликом
|}
<!-- Formating do not touch -->
|style="text-align:center;"|
[[Coursera]] / [[СПБГУ]]
|style="text-align:center;"|
[[Материалы для старшей школы и студентов| Старшая школа и студенты]]
|style="text-align:center;"|
17 часов на выполнение
<!-- ****************************** -->
<!-- Course 13 -->
|-
|
<!-- Course format do not touch -->
{| role="presentation" class="a mw-collapsible mw-collapsed" style="border:1px solid white;"
| style="border:1px solid white;"|<strong>[https://ru.coursera.org/learn/smeshannye-lineynye-modeli Просто о статистике с R: часть 5. Смешанные линейные модели]</strong>
|-
<!-- Course content format do not touch -->
| style="border:1px solid white;"|
<!-- Course content -->
* Знакомство со смешанными линейными моделями
* Моделирование структуры дисперсии в смешанных моделях
* Смешанные линейные модели для счетных данных
* Смешанные линейные модели для бинарных данных
|}
<!-- Formating do not touch -->
|style="text-align:center;"|
[[Coursera]] / [[СПБГУ]]
|style="text-align:center;"|
[[Материалы для старшей школы и студентов| Старшая школа и студенты]]
|style="text-align:center;"|
17 часов на выполнение
<!-- ****************************** -->
<!-- Table ending - do not touch -->
|}
<!-- ****************************** -->
==BigData==
