Онлайн курсы по статистике

На этом курсе вы познакомитесь с теорией графов и изучите базовые инструменты из этой области математики. 

Вы научитесь решать задачи бизнеса с помощью данных. Сначала получите необходимую подготовку подтянете математику и статистику, а затем изучите SQL, Python, Power BI и через год станете дата-аналитиком.

Эта программа поможет научиться строить модели со случайными факторами для величин с разными типами распределений. Чтобы легче осваивать материалы курса, вам пригодятся базовые представления о линейных моделях (общих и обобщенных), базовые знания R и умение создавать простейшие .html документы при помощи rmarkdown и knitr.

В этом курсе мы разберем основные методы описания взаимосвязей между количественными признаками.

Научитесь преобразовывать сырые данные в полезную информацию для принятия стратегических решений

На этом курсе вы изучите множества и правила операций с ними. 

Этот курс подойдет людям, которым необходимо анализировать данные, наблюдения в которых не являются независимыми друг от друга (например, семьи, повторные измерения и т.п.). Курс рассчитан на тех, кто освоил базовые приемы регрессионного анализа с использованием языка R, знаком с методом максимального правдоподобия и с обобщенными линейными моделями.

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.

Целью курса является обучение студентов современным методам эконометрического моделирования одномерных временных рядов.Задачами курса являются: формирование у студентов представления о методологии эмпирического исследования и возможностях эконометрических моделей и границ их применения, а также выработка навыков работы с реальными экономическими данными.

Наука о данных включает большой спектр подходов и методов сбора, обработки, анализа и визуализации массивов данных любого размера. Отдельным практически важным направлением данной науки является работа с большими данными с помощью новых принципов математического и вычислительного моделирования, когда классические методы перестают работать ввиду невозможности их масштабирования. Настоящий курс призван помочь обучающемуся изучить основы предметной области через постановку и решение типичных задач, с которыми исследователь в области науки о данных может столкнуться в своей работе. Чтобы научить слушателя решать такие задачи, авторы курса предоставляют обучающемуся необходимый теоретический минимум и показывают, как пользоваться инструментальной базой на практике.

Не обязательно иметь полное представление о том, как работает теория вероятностей и математическая статистика, чтобы посмотреть на элементарные характеристики своих данных.

Курс знакомит слушателей с дискретными случайными процессами: процессом Пуассона, ветвящимся процессом, процессом восстановления, цепях Маркова и случайных блужданиях.

Курс знакомит слушателей с основными разделами математической статистики: описательной статистикой, интервальным оцениванием, проверкой статистических гипотез, регрессионым анализом и корреляционным анализом.

Во второй части курса "Теория вероятностей – наука о случайности" мы начинаем рассматривать непрерывные вероятностные пространства, что существенно расширяет аналитические возможности теории и позволяет строить интересные модели, используя более продвинутый математический аппарат.

Курс направлен на слушателей, желающих поступать в магистратуру МФТИ. 

Курс посвящен изучению основ интеллектуального анализа данных (data mining) и машинного обучения. 

В курсе мы познакомимся с «зоопарком» сложностных классов, научимся классифицировать по ним алгоритмические задачи, изучим связи между ними и обнаружим, что доказывать факт сложности мы обычно не умеем.

Оригинальность предлагаемого курса Макроэкономика заключается в том, что объединяет элементы вводного и промежуточного уровня. Он ориентирован на магистрантов, не имеющих базового экономического образования, которым должны будут изучать макроэкономику продвинутого уровня. Магистранты, уже изучавшие Макроэкономику в бакалавриате с помощью этого курса, смогут освежить свои базовые компетенции по этой дисциплине. 

Узнаете обо всех направлениях анализа данных, об основных способах машинного обучения: supervised learning, unsupervised learning и даже semi-supervised learning.

Этот онлайн курс о методах анализа данных, которые применяются в экономике. Основное преимущество данного курса - простота изложение материала, без теоретических доказательств и выкладок.

Онлайн-курс «Теория вероятностей» является частью современной образовательной среды для представления важнейшего раздела высшей математики, позволяющего в дальнейшем обосновать основные методы обработки экспериментальных данных, являющегося неотъемлемой частью подготовки специалистов с высшим техническим и естественнонаучным образованием.

В этом курсе мы познакомимся с основами теории вероятностей, изучим одномерные и многомерные случайные величины, их характеристики, а также увидим в действии закон больших чисел и центральную предельную теорему. 

Программа посвящена технологиям работы с большими объемами данных. В настоящее время ИКТ изменили всю нашу жизнь - и личную, и производственную сферы. В первую очередь, это связано с накоплением во всех областях детальности человека огромных массивов данных, которые нужно уметь находить, извлекать, структурировать, сохранять в компактном виде, быстро находить необходимые элементы, агрегировать и анализировать. Анализ данных может помочь решить множество профессиональных задач, например, такие: каков ожидаемый спрос на тот или иной товар? Когда этот спрос был максимальным? Каковы тенденции в изменении цен на рынке? И т.д. Наука о данных занимается большим спектром вопросов.

Курс посвящен изложению основ метрологии и статистических методов обработки результатов измерений и представления экспериментальных данных. 

Цель онлайн курса – получение знаний и практических навыков по применению математических методов и моделей в экономике, необходимых для организации и успешного ведения научно-исследовательской, производственной, экономической, коммерческой и финансовой деятельности предприятия (организации)

Курс посвящен теме основы научного исследования.

Задачи курса: формирование у обучающихся базовых знаний по линейной алгебре; общематематической культуры; умений и навыков применять полученные знания для решения математических и геометрических задач, самостоятельного анализа полученных результатов.

Теория игр изучает принципы принятия решений в условиях стратегического взаимодействия нескольких агентов — людей, компаний или правительств. Курс будет интересен желающим разобраться в том, как конкурируют друг с другом несколько компаний и можно ли гарантированно выиграть в шашки, есть ли смысл угрожать на переговорах и с кем стоит объединяться в коалиции в парламенте.

Целью изучения онлайн-курса является формирование знаний о методах математической статистики, умений и навыков их применения при обработке и анализе опытных данных для принятия статистически значимых решений и выполнения задач в профессиональной деятельности.

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.

Здесь излагаются основные понятия и задачи линейной алгебры: линейное пространство, базис и размерность, линейные операторы, матрицы, решение систем линейных уравнений, построение жордановой нормальной формы, исследование квадратичных форм. 

Эдсгеру Дейкстре приписывают высказывание: «наука о вычислимости изучает компьютеры не в большей мере, чем астрономия изучает телескопы». Смысл этой фразы в том, что конкретный компьютер или конкретный язык программирования – только инструмент познания общих закономерностей, справедливых для всех вычислений. Основы этой науки заложены Тьюрингом, Гёделем, Чёрчем, Клини, Постом и другими математиками в 1930-х годах, когда вычислительных машин в современном понимании ещё не было. При этом базовые предположения в полной мере выполняются для современных компьютеров и, наверняка, будут верны для всех будущих, в том числе квантовых.

Здесь излагаются основные понятия математического анализа: предел и его различные применения (сумма ряда, предел последовательности, производная, интеграл), непрерывность, построение графиков функций, функциональные последовательности и ряды. 

Среди жителей Кёнигсберга была распространена такая практическая головоломка: можно ли пройти по всем мостам через реку Преголя, не проходя ни по одному из них дважды? В 1736 году выдающийся математик Леонард Эйлер заинтересовался задачей и в письме другу привел строгое доказательство того, что сделать это невозможно. В том же году он доказал замечательную формулу, которая связывает число вершин, граней и ребер многогранника в трехмерном пространстве. Формула таинственным образом верна и для графов, которые называются "планарными". Эти два результата заложили основу теории графов и неплохо иллюстрируют направление ее развития по сей день.

Учебная дисциплина "Методы исследования в менеджменте" является дисциплиной базовой части при подготовке магистров и бакалавров по программам «Инноватика» и «Менеджмент», связанной с изучением теоретических основ статистики, теории вероятностей и получением комплексных знаний по практическому использованию методов обработки и анализа информации в бизнес - среде.

Базовый онлайн курс линейной алгебры, содержащий все ключевые для статистки и многомерного анализа приложения и алгоритмы, хотя и  не всегда содержащий подробные доказательства. 

Теория вероятностей - это, вне всякого сомнения, один из самых важных и богатых приложениями разделов современной математики.

Курс направлен на изучение различных школ, направлений, методов и моделей стратегического анализа, определения привлекательности отрасли для развития бизнеса, формирования конкурентных преимуществ организации.