Course Summary
This course provides an introduction to data analysis, including the basics of statistical programming using R. Students will learn how to manipulate, visualize, and analyze data, as well as how to use R for statistical modeling and inference.Key Learning Points
- Learn the basics of statistical programming using R
- Manipulate, visualize, and analyze data
- Use R for statistical modeling and inference
Job Positions & Salaries of people who have taken this course might have
- Data Analyst
- USA: $62,453
- India: ₹4,51,130
- Spain: €29,405
- Data Scientist
- USA: $113,309
- India: ₹10,13,336
- Spain: €44,549
- Business Intelligence Analyst
- USA: $70,334
- India: ₹6,15,303
- Spain: €35,000
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Understand the basics of statistical programming using R
- Manipulate, visualize, and analyze data using R
- Apply statistical modeling and inference using R
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic knowledge of statistics
- Familiarity with programming concepts and languages
Course Difficulty Level
BeginnerCourse Format
- Online
- Self-paced
Similar Courses
- Data Analysis with R
- Data Science Methodology
- Introduction to Data Science in Python
Related Education Paths
Notable People in This Field
- Hadley Wickham
- David Robinson
Related Books
Description
Этот курс - первый в специализации "Анализ данных". Курс будет особенно полезен тем, кто имеет небольшой опыт работы с данными, или хочет освежить знания по теории вероятностей, математической статистике и типах данных.
Outline
- ОСНОВЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
- ВВОДНАЯ ЛЕКЦИЯ: ОБЗОР СПЕЦИАЛИЗАЦИИ
- 1.1. Введение в теорию вероятностей
- 1.2. Свойства вероятности
- 1.3. Характеристики случайных величин
- 1.4. Непрерывные распределения. Часть 1
- 1.5. Нормальные и логнормальные непрерывные распределения
- 1.6. Дискретные распределения
- О чем этот курс и как он устроен
- Дополнительные материалы по статистическим пакетам
- Данные, на которые мы опираемся и ссылаемся
- Введение в теорию вероятностей (презентация)
- Свойства вероятности (презентация)
- Характеристики случайных величин (презентация)
- Непрерывные распределения. Часть 1 (презентация)
- Нормальные и логнормальные непрерывные распределения (презентация)
- Дискретные распределения (презентация)
- Вопросы для самоконтроля
- Вопросы для самоконтроля
- Вопросы для самоконтроля
- Основы теории вероятностей
- ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ВЫБОРОЧНЫХ ДАННЫХ
- 2.1. Типы данных
- 2.2. Выборка случайных величин
- 2.3. Меры центральной тенденции
- 2.4. Меры вариативности
- 2.5. Несмещенная дисперсия
- 2.6. Меры и типы переменных: что и где применимо?
- Практика 1. Описательные статистики в R
- Практика 2. Описательные статистики в SPSS
- Типы данных (презентация)
- Выборка (презентация)
- Меры центральной тенденции (презентация)
- Меры вариативности (презентация)
- Обзор способов расчета процентилей и межквартильного размаха
- Несмещенная дисперсия (презентация)
- Меры и типы переменных: что и где применимо (презентация)
- Вопросы для самопроверки
- Основы статистического анализа выборочных данных
- ГРАФИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ
- 3.1. Почему важно визуализировать данные. Квартет Энскомба. Эмпирическая функция распределения.
- 3.2. Гистограмма и методы её построения
- 3.3. Box plot, или ящик с усами
- 3.4. Диаграмма рассеяния
- 3.5. Графики для неметрических шкал
- Практика 1. Построение графиков в R
- Практика 2. Построение графиков в SPSS
- Почему важно визуализировать данные... (презентация)
- Гистограмма и методы ее построения (презентация)
- Box plot, или ящик с усами (презентация)
- Диаграмма рассеяния (презентация)
- Графики для неметрических шкал (презентация)
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Графический анализ данных
- ФОРМИРОВАНИЕ ВЫБОРОК И ПОДГОТОВКА ДАННЫХ
- 4.1. Выборки
- 4.2. Ошибки выборки
- 4.3. Определение необходимого объема выборки
- 4.4. Работа с пропущенными наблюдениями
- 4.5. Кодирование неопределённых ответов
- 4.6. Формирование массива данных в SPSS. Практика
- Выборки (презентация)
- Ошибки выборки (презентация)
- Определение необходимого объема выборки (презентация)
- Работа с пропущенными наблюдениями (презентация)
- Кодирование неопределенных ответов (презентация)
- Вопросы для самопроверки
- Формирование выборок и подготовка данных
- Практические задания
- Данные для выполнения задания
- Итоговый тест
Summary of User Reviews
Discover the Introduction to Data course on Coursera, where you can learn the basics of data analysis and its applications. The course has received positive reviews from users who appreciated its comprehensive content and practical exercises.Key Aspect Users Liked About This Course
Many users found the practical exercises to be very helpful in understanding the concepts.Pros from User Reviews
- Comprehensive and well-structured content
- Practical exercises to reinforce learning
- Experienced and knowledgeable instructors
- Great for beginners who want to learn the basics of data analysis
- Flexible schedule and self-paced learning
Cons from User Reviews
- Some users found the course to be too basic
- Course content could be more engaging and interactive
- Limited discussion forums and peer-to-peer interaction
- Course materials may not be suitable for those looking for advanced data analysis skills
- Course pacing may be too slow for some learners
Olga Echevskaya
4.7 Raiting
Введение в анализ данных сайтов
- 0.0
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Для создания своего сайта недостаточно настроить сетевое оборудование и правильно подключить программы файлам кода сайта. На основе этих объектов приводится введение в теорию вероятностей и математическую статистику....
Введение в машинное обучение
- 4.7
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Не так давно получил распространение термин «большие данные», обозначивший новую прикладную область — поиск способов автоматического быстрого анализа огромных объёмов разнородной информации....
Введение в данные
- 4.7
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Этот курс - первый в специализации "Анализ данных". Сначала мы вспомним основы теории вероятностей и поговорим о случайных величинах и их свойствах, об основных распределениях случайных величин....
