Открытое образование — Статистика для анализа данных
Select the required university:
———
Закрыть
Log in and enroll
Курс «Сбор и анализ данных в Python» поможет овладеть навыками Data Culture.
- About
- Format
- Requirements
- Course program
- Abilities
- Education results
- Education directions
About
Курс охватывает все основные статистические концепции. В первой половине курса слушатели знакомятся с основными понятиями из математической статистики и нарабатывают необходимый для их понимания бэкграунд из теории вероятностей. Слушатели научатся делать описательный анализ данных, визуализировать данные и исследовать линейные взаимосвязи.
Вторая часть посвящена более продвинутым темам: параметрическим и непараметрическим тестам, принципу проверки статистических гипотез, а также построению прогностических моделей на основе линейной и логистической регрессии. Кроме того, в течение курса демонстрируется представление результатов анализа данных в графическом виде: рассматриваются как самые простые и классические методы визуализации, так и более сложные.
Format
Каждая неделя курса состоит из теоретического блока и практической части. Особенность практической части заключается в том, что она реализуется сразу с использованием двух инструментов: Google Sheets и языка программирования Python. Можно научиться реализации изученных методов с применением обоих инструментов или выбрать один.
Requirements
Для прохождения данного курса не требуется специальная математическая подготовка, поэтому курс подойдет для слушателей любого уровня.
- Google Sheets
- MS Office (2016 или 2019 года)
- Anaconda (Individual Edition)
Course program
- Введение в статистику и работа с данными
- Генеральная совокупность и выборка. Частоты. Распределения.
- Описательные статистики: меры центральной тенденции и разброса
- Z-распределение и его свойства
- Корреляция
- Визуализация данных: часть 1
- Повторение
- Визуализация данных: часть 2
- Введение в статистику выводов: постановка гипотез
- Применение параметрических критериев
- Непараметрические тесты
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Повторение
Education results
- Слушатель знает основные понятия статистики и умеет ими оперировать.
- Слушатель умеет загружать и исследовать данные в выбранном ПО.
- Слушатель умеет проводить описательный анализ данных.
- Слушатель умеет выбирать корректный тип визуализации и визуализировать данные.
- Слушатель умеет определять тип распределения по визуализации и интерпретировать его.
- Слушатель умеет определять силу и направление корреляции по коэффициенту и визуализации. Умеет интерпретировать корреляцию в данных.
- Слушатель умеет построить линейный тренд в данных и интерпретировать его уравнение.
- Слушатель умеет поставить гипотезу, выбрать критерий значимости и корректный параметрический или непараметрический тест для проверки гипотезы.
- Слушатель умеет рассчитать и интерпретировать критерий Стьюдента для разных выборок.
- Слушатель умеет применять к данным модель линейной регрессии и интерпретировать ее метрики и коэффициенты. Умеет проверить ограничения и допущения для построения такой модели.
- Слушатель умеет применять к данным модель логистической регрессии и интерпретировать ее метрики и коэффициенты. Умеет проверить ограничения и допущения для построения такой модели
Education directions
01.03.00 Математика. Компьютерные науки
02.06.01 Компьютерные и информационные науки
01.03.01 «Математика»
01.03.02 «Прикладная математика и информатика»
01.03.04 «Прикладная математика»
03.03.02 «Физика»
04.03.01 «Химия»
05.03.02 «География»
06.03.01 «Биология»
07.03.04 «Градостроительство»
09.03.01 «Информатика и вычислительная техника»
09.03.04 «Программная инженерия»
10.03.01 «Информационная безопасность»
10.05.01 «Компьютерная безопасность»
11.03.02 «Инфокоммуникационные технологии и системы связи»
37.03.01 «Психология»
38.03.01 «Экономика»
38.03.02 «Менеджмент»
38.03.04 «Государственное и муниципальное управление»
38.03.05 «Бизнес-информатика»
39.03.01 «Социология»
40.03.01 «Юриспруденция»
41.03.01 «Зарубежное регионоведение»
41.03.04 «Политология»
41.03.05 «Международные отношения»
41.03.06 «Публичная политика и социальные науки»
42.
Abilities
Курс позволяет освоить следующие компетенции в соответствии с Рекомендациями к дополнительным профессиональным программам ИТ-профиля, реализуемым в рамках проекта «Цифровые кафедры» университета–участника программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030»:
Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Применяет математический аппарат для решения задач по оценке и разработки моделей
Уровень: Базовый
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Бурова Маргарита Борисовна
Магистр
Position: Приглашенный преподаватель Департамента больших данных и информационного поиска, Факультет компьютерных наук
Рогович Татьяна Владимировна
Магистр
Position: Методист, Приглашенный преподаватель Департамента больших данных и информационного поиска, Факультет компьютерных наук
Similar courses
25 September 2020 — 31 December 2023 г.
Основы работы в цифровой среде
СПбГУ
15 February 2021 — 31 December 2023 г.
Введение в теорию кибернетических систем
СПбГУ
15 February 2021 — 31 December 2023 г.
Архитектура ЭВМ
СПбГУ
К сожалению, мы не гарантируем корректную работу сайта в вашем браузере. Рекомендуем заменить его на один из предложенных.
Также советуем ознакомиться с полным списком рекомендаций.
Google Chrome
Mozilla Firefox
Apple Safari
21 топ-2022 статистика и тенденции онлайн-электронного обучения на XNUMX год
Срыв образования, вызванный непредвиденной пандемией, вызвал беспрецедентную революцию в образовательной среде. Лекции и семинары или обучение любого рода больше не нужно ограничивать физическим местом проведения благодаря цифровым инструментам — от мобильных устройств до виртуальных систем обучения и онлайн-курсов.
Замечательный переход от традиционного обучения в классе к цифровому обучению, за которым последовал стремительный рост индустрии электронного обучения, не показывает никаких признаков замедления.
Хотите ли вы прыгнуть в Электронное обучение Как студент или преподаватель курса, стремящийся использовать свой потенциал, вот несколько основных моментов, содержащих наиболее важные статистические данные, представленные в этой статье, которые вы можете проработать:
- 2 из 5 компаний из списка Fortune 500 полагаются на инструменты электронного обучения
- По прогнозам, к 457.8 году мировой рынок электронного обучения достигнет 2026 млрд долларов.
- По прогнозам, к 2026 году Китай станет крупнейшим рынком электронного обучения.
- Только США и Европа составляют более 70% индустрии электронного обучения.
Согласно исследовательскому отчету Министерства образования США, от 12% до 32% населения США учителя согласны с полезностью смартфонов для выполнения заданий своих учеников.
Статистика онлайн-обучения: сводка
Резкий сдвиг в образовании, который привел к росту электронного обучения, — это необходимость часа, учитывая ранее существовавшую недоступность образовательных ресурсов в различных регионах. Однако, поскольку методы электронного обучения быстро развертываются, эффективны и доступны по цене, их быстрое распространение во всем мире, по-видимому, носит постоянный характер.
Источники
- https://markinstyle.co.uk/elearning-statistics/
- https://findstack.com/elearning-statistics/
- https://www.thedrum.com/industryinsights/2020/09/09/how-play-the-long-game-today-s-e-learning-market
- https://elearningindustry.com/top-learning-management-system-lms-statistics-for-2020-infographic
- https://www.forbes.com/sites/paycom/2017/02/14/learning-management-systems-101-rethinking-your-approach-to-employee-training/?sh=4f0eb1a8755b
- https://www. researchandmarkets.com/reports/4827704/corporate-e-learning-global-market-outlook
- https://potomac.edu/learning/online-learning-vs-traditional-learning/
- https://www.statista.com/statistics/266605/us-digital-education-classroom-devices-weekly-usage/
- https://www.globenewswire.com/news-release/2021/07/13/2262081/0/en/Global-E-Learning-Market-to-Reach-457-8-Billion-by-2026.html
- https://www.classcentral.com/report/mooc-stats-2020/
- https://markets.businessinsider.com/news/stocks/2019-global-edtech-investments-reach-a-staggering-18-66-billion-1028800669#
- https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/technology-media-telecommunications/us-tmt-digital-education-survey.pdf
- https://www.strategyr.com/market-report-e-learning-forecasts-global-industry-analysts-inc.asp
- https://www.census.gov/programs-surveys/household-pulse-survey/data.html
- https://www.mckinsey.com/industries/public-and-social-sector/our-insights/new-global-data-reveal-education-technologys-impact-on-learning
- https://nces. ed.gov/pubs2020/2020048.pdf
программ для выпускников | СТАТ ОНЛАЙН
О наших программах онлайн-статистики Раздел
Департамент статистики использует Интернет для творческой подачи контента курса, а также для обеспечения механизма взаимодействия между преподавателями и студентами. Преподаватели используют различные подходы к онлайн-обучению.
Через Всемирный кампус штата Пенсильвания Департамент статистики предлагает две программы для выпускников. Вот доктор Мосук Чоу, чтобы немного рассказать об этих программах.
Сертификат о высшем образовании в области прикладной статистики Раздел
Эта программа сертификации предназначена для улучшения ваших знаний в области исследований и анализа данных, а также для совершенствования и максимального использования ваших аналитических способностей. Навыки, которые вы можете получить в рамках этой программы, могут применяться в сфере бизнеса, образования, здравоохранения, науки, государственного управления и технологий.
Этот 12-кредитный онлайн-сертификат выпускника по прикладной статистике состоит из обязательных и факультативных курсов, которые могут углубить ваши знания в области статистического анализа и предоставить вам опыт работы с различными пакетами статистического программного обеспечения, сочетание практических и теоретических навыков анализа данных, а также а также сложные инструменты и знания для обработки и анализа данных.
Узнать больше
Магистр прикладной статистики Раздел
Программа получения степени магистра прикладной статистики (MAS) предназначена для профессионалов, которые работают с данными на своих нынешних должностях и заинтересованы в изучении широкого спектра статистических областей применения Sigma, одновременно развивая набор навыков, который сейчас пользуется большим спросом. Возможности трудоустройства существуют для прикладных статистиков в бизнесе, промышленности, правительстве, а также в образовательных и исследовательских организациях.
Программа получения степени магистра прикладной статистики предназначена для обучения, направленного на развитие навыков анализа данных, изучение всех основных областей прикладной статистики (DOE, ANOVA, анализ дискретных данных, MANOVA и многие другие), не слишком углубляясь в основы математической статистики.
Подробнее
Image
Программы для выпускников
Воспользуйтесь ссылками ниже, чтобы ознакомиться с описаниями курсов и требованиями. Вы получите официальную программу курса, когда он откроется в начале семестра. Для ознакомления с каталогом курсов по семестрам, заявками и другой информацией, связанной с этой программой, посетите университетский бюллетень или LionPATH.
Для студентов, только начинающих обучение по программе Graduate Certificate или Master in Applied Statistics, STAT 500, а затем STAT 501 будут рекомендованными курсами для начала обучения.
Бакалавриат
Выпускник
Прикладная статистика
Существует множество тем, связанных с применением статистических методов и анализов. Но как они все вместе? Одна из главных задач нашей программы MAS — помочь вам создать собственную сеть синергетического понимания! Ниже вы должны найти копию концептуальной карты, которая объединяет концепции и навыки, связанные с нашей программой MAS. (Возможно, вам придется запретить браузеру блокировать этот контент от Prezi!)
Используйте стрелки внизу, дважды щелкните или перетащите изображение, чтобы изучить нашу концептуальную карту.
Как бы выглядела ваша концептуальная карта?
Мастер прикладной статистики в Интернете
Как подать заявкуЗапросить информацию
В этом разделе
Обзор программы
Получите практический опыт работы с новейшими инновационными программами и учебными планами, разработанными экспертами в этой области. Эта онлайн-программа может помочь вам развить навыки анализа данных и изучить прикладную статистику, не слишком углубляясь в основы математической статистики.Как подать заявку
Подать заявку апреля 1 с 15 мая
Как подать заявку
Расходы и финансовая помощь
30 Кредиты 1007 долларов США за кредит
Расходы и финансовая помощь
Степень магистра прикладной статистики поможет продвинуться по карьерной лестнице
Спрос на квалифицированных статистиков продолжает расти, поскольку мир становится все более зависимым от прогнозных данных и числовых рассуждений. Со степенью магистра прикладной статистики вы можете продвинуться по карьерной лестнице практически в любой области, включая образование, науку, технологии, здравоохранение, правительство или бизнес.
Чтобы помочь вам получить необходимые полномочия для продвижения в этой процветающей области, университетский городок Penn State World Campus заключил партнерское соглашение с Научным колледжем Penn State Eberly, чтобы предложить профессиональную онлайн-степень магистра прикладной статистики.
Почему магистр прикладной статистики онлайн в Penn State
Если вы работаете с данными как профессионал и хотите удобно изучать широкий спектр областей статистического применения, наша онлайн-программа магистра прикладной статистики может быть для вас. Онлайн-степень основана на высоко оцененной программе резидентов и преподается многими из тех же преподавателей. Требования как для онлайн-, так и для резидентных программ магистра прикладной статистики идентичны.
Специально разработанная учебная программа позволяет использовать стандартное отраслевое программное обеспечение, такое как Minitab, R, Python и SAS, для повышения квалификации в области анализа данных. Через два-пять лет вы можете получить степень, выбирая курсы, охватывающие различные области статистических приложений, в том числе:
- интеллектуальный анализ данных
- прогнозная аналитика
- методы биостатистики
- статистический консалтинг
Студенты, успешно завершившие магистерскую программу, могут подготовиться к сертификационному экзамену по программированию SAS Base или получить аккредитацию PStat® через Американскую статистическую ассоциацию в качестве аккредитованного профессионального статистикаTM.
Выберите онлайн-программу для выпускников по прикладной статистике, которая соответствует вашим целям
Penn State предлагает как степень магистра, так и сертификат выпускника онлайн в области прикладной статистики.
Магистр прикладной статистики
Магистерская программа предназначена для того, чтобы помочь вам развить навыки анализа данных и изучить основные области прикладной статистики (DOE, ANOVA, анализ дискретных данных, MANOVA и многие другие) — без углубления слишком глубоко в основах математической статистики.Сертификат о высшем образовании в области прикладной статистики
Программа сертификации состоит из 12 кредитов, предназначенных для помощи профессионалам с различным опытом в улучшении их навыков анализа данных.Критерии подачи заявки на степень магистра прикладной статистики более строгие, чем на сертификат о высшем образовании. На основании вашего портфеля заявок, если вы находитесь на пороге поступления в магистерскую программу, предпочтение будет отдаваться абитуриентам, продемонстрировавшим отличные результаты при завершении программы сертификации.