ТОП Онлайн курсове по статистика
разни / / November 27, 2023
Обобщени линейни модели
Тази програма ще ви помогне да научите как да създавате модели със случайни фактори за количества с различни видове разпределения. За да улесните усвояването на материалите на курса, ще ви е необходимо основно разбиране на линейните модели (общи и обобщени), основни познания за R и способността да създавате прости .html документи с помощта на rmarkdown и плетене
4,2
Бизнес изчисления и разширен анализ на данни в електронни таблици
Обучения, семинари и сертифициране. Обемът на програмата е 32 часа. Целта на програмата е придобиване на теоретични знания в областта на функционалността на изчисленията и анализа информация, както и практически умения за анализиране на големи обеми от данни, статистическа обработка на данни, решаване на оптимизационни проблеми, генериране на макроси с цел използването им за често повтарящи се операции и автоматизиране на работата с електронни таблици MS Excel.
Задочно обучение
2,7
Смесени линейни модели
Този курс е подходящ за хора, които трябва да анализират данни, в които наблюденията не са независими едно от друго (например семейства, повтарящи се измервания и т.н.). Курсът е предназначен за тези, които са усвоили основните техники за регресионен анализ с помощта на езика R, запознати са с метода на максималното правдоподобие и обобщените линейни модели.
4,2
Линейни модели с дискретни предиктори
Този курс е насочен към хора, които искат да се научат как да описват модели на поведение на количествени величини в зависимост от дискретни фактори. Курсът е предназначен за тези, които са усвоили основните техники за регресионен анализ с помощта на езика R.
4,2
Въведение в науката за данните
Науката за данни включва широка гама от подходи и методи за събиране, обработка, анализиране и визуализиране на набори от данни от всякакъв размер. Отделна практически важна област на тази наука е работата с големи данни, използвайки нови принципи математическо и изчислително моделиране, когато класическите методи спират да работят поради тяхната невъзможност мащабиране. Този курс е предназначен да помогне на студентите да научат основите на предметната област чрез формулиране и решаване на типични проблеми, с които изследователят на науката за данни може да се сблъска в своето работа. За да научат студентите да решават такива проблеми, авторите на курса предоставят на студентите необходимия теоретичен минимум и показват как да използват инструменталната база на практика.
4,2
Иконометрия: анализ на динамичните редове
Целта на дисциплината е да обучи студентите на съвременни методи за иконометрично моделиране на едномерни динамични редове. Целите на курса са: да развие разбирането на студентите за методологията на емпиричните изследвания и възможностите на иконометричните модели и границите на тяхното приложение, както и развиване на умения за работа с реални икономически данни.
4,2
Анализатор на данни от нулата до Junior
Ще се научите да решавате бизнес проблеми с помощта на данни. Първо вземете необходимото обучение, подобрете математиката и статистиката, а след това изучавайте SQL, Python, Power BI и след година ще станете анализатор на данни.
4,2
Математическа статистика
Курсът запознава студентите с основните раздели на математическата статистика: описателна статистика, интервална оценка, статистическо тестване на хипотези, регресионен анализ и корелация анализ.
4
Теорията на вероятностите е наука за случайността. Част 2
Във втората част на курса "Теория на вероятностите - наука за случайността" се разглеждат непрекъснати вероятностни пространства, които значително разширява аналитичните възможности на теорията и ви позволява да изграждате интересни модели, като използвате по-напреднали математически апарат.
3,8
Обработка и анализ на големи данни
Програмата е посветена на технологиите за работа с големи обеми данни. В момента ИКТ са променили целия ни живот - както личния, така и индустриалния. На първо място, това се дължи на натрупването във всички области на човешки детайли на огромни количества данни, които трябва да могат да намиране, извличане, структуриране, запазване в компактна форма, бързо намиране на необходимите елементи, агрегатиране и анализирам. Анализът на данни може да помогне за решаването на много професионални проблеми, като например: какво е очакваното търсене на определен продукт? Кога това търсене е било най-голямо? Какви са тенденциите в ценовите промени на пазара? и т.н. Науката за данни се занимава с широк кръг от теми.
4,2
Макроикономика
Оригиналността на предложения курс по макроикономика се състои в това, че съчетава елементи от начално и средно ниво. Насочен е към магистри без основно икономическо образование, които ще трябва да изучават напреднала макроикономика. Магистърските студенти, които вече са изучавали Макроикономика като бакалавър с помощта на този курс, ще могат да опреснят основните си компетенции в тази дисциплина.
4,2
Линейна алгебра
Основен онлайн курс по линейна алгебра, съдържащ всички ключови приложения и алгоритми за статистика и многовариантен анализ, въпреки че не винаги съдържа подробни доказателства.
4,2