Course Summary
This course provides an introduction to the R programming language and basic statistics concepts. Students will learn how to analyze data using R, and gain an understanding of statistical inference.Key Learning Points
- Gain proficiency in R programming language
- Learn basic statistical concepts and methods
- Analyze data using R and perform statistical inference
Job Positions & Salaries of people who have taken this course might have
- Data Analyst
- USA: $61,000
- India: ₹4,50,000
- Spain: €27,000
- Research Analyst
- USA: $52,000
- India: ₹3,50,000
- Spain: €24,000
- Statistical Analyst
- USA: $71,000
- India: ₹5,80,000
- Spain: €33,000
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Proficiency in R programming language
- Ability to perform statistical inference
- Understanding of basic statistical concepts and methods
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic knowledge of statistics
- Familiarity with programming concepts
Course Difficulty Level
BeginnerCourse Format
- Online
- Self-paced
- Video lectures
Similar Courses
- Introduction to Data Science in Python
- Data Analysis with R
- Statistics with R Capstone
Related Education Paths
Notable People in This Field
- Chief Scientist at RStudio
- Chief Data Scientist at DataCamp
- Data Scientist at Stitch Fix
Related Books
Description
Статистическая обработка данных и визуализация результатов анализа - это неизбежный этап работы с данными, полученными в различных областях естественных наук, в социологии, психологии или экономике. В этом курсе мы подробно разберем основы статистики и познакомимся с основами языка статистического программирования R. Мы научим вас гибко использовать средства визуализации (диаграммы, графики и т.п.), чтобы сделать результаты анализа максимально доступными и понятными. Вы научитесь рассчитывать основные описательные статистики: медиану и квантили, среднее и стандартное отклонение. Вы познакомитесь с принципами использования теоретических распределений статистик для построения доверительных интервалов и тестирования гипотез (на примере t-критерия). Наконец, мы обсудим сложности, возникающие при множественном тестировании гипотез и научим вас преодолевать их.
Outline
- Знакомство с R
- Почему R это круто?
- Установка и настройка R и RStudio
- Организация рабочего пространства
- Как получить помощь
- Установка пакетов
- R как калькулятор. Математические операции
- Переменные
- Первые шаги в R
- Векторы
- Операции с векторами
- Что мы знаем и что будет дальше
- Обзор курса
- Материалы: Знакомство с R
- Работа с данными
- Обзор типов данных
- Логические данные
- Поиск элементов вектора по номеру
- Поиск элементов вектора по условию
- Датафреймы и операции с ними
- Работа с переменными датафрейма при помощи $
- Работа с фрагментами датафрейма при помощи [ , ]
- Создание датафреймов с нуля
- Загрузка внешних данных в R
- Опрятные данные (Tidy data)
- Что мы знаем и что будет дальше
- Материалы: Работа с данными
- Графики с использованием ggplot2
- Визуализация данных и результатов, как инструмент
- Основы грамматики графиков
- Строим точечный график: geom_point()
- Эстетики
- Управление эстетиками. Шкалы
- Фасетирование
- Сохранение графиков в переменные
- Темы оформления в ggplot2
- Управление элементами графика
- Визуализация частотных распределений
- Визуализация данных с простейшей статистической обработкой
- Сохранение графиков в виде файлов
- Литературное программирование
- Создание Rmd документа
- Что мы знаем и что будет дальше
- Материалы: Графики с использованием ggplot2
- Описательная статистика
- Для чего используются данные
- Медиана и квантили
- Бокс-плоты
- Среднее и стандартное отклонение
- Устойчивость среднего и медианы к выбросам
- Среднее и медиана для симметричных и несимметричных распределений
- Нормальное распределение
- Стандартное нормальное распределение. Стандартизация
- Проверка на нормальность при помощи квантильного графика
- Кого возьмут в пилоты? Оценка вероятностей при помощи распределений
- Выборочная оценка среднего значения
- Доверительный интервал
- Расчет и изображение доверительного интервала в R
- Что мы знаем и что будет дальше
- Материалы: Описательная статистика
- Тестирование гипотез
- Тестирование гипотез
- Одновыборочный t-тест
- Значение p (p-value) - частые заблуждения
- Двухвыборочный t-тест
- t-тест в R
- Ошибки при тестировании гипотез
- Множественное тестирование гипотез
- Коррекция уровня значимости при множественном тестировании в R
- Что мы знаем и что будет дальше
- Материалы: Тестирование гипотез
Summary of User Reviews
Learn the basics of statistics with the Introduction to R and Basic Statistics course on Coursera. Students praise the course for its clear explanations and engaging examples that make the subject easy to understand.Key Aspect Users Liked About This Course
The course is praised for its clear explanations and engaging examples.Pros from User Reviews
- The course is well-structured and easy to follow.
- The instructor is knowledgeable and presents the material in an engaging way.
- The examples and exercises are relevant and useful.
- The course provides a good foundation for further study in statistics.
- The course is free and accessible to anyone with an internet connection.
Cons from User Reviews
- Some users found the course too basic and would have liked more advanced topics.
- The course can be challenging for students without a strong math background.
- The quizzes and assignments can be difficult and time-consuming.
- The course does not provide enough practice problems to reinforce the material.
- The course is entirely in Russian, which may be a barrier for some students.
Варфоломеева Марина Александровна
4.8 Raiting
Знакомство с R и базовая статистика
- 4.8
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Статистическая обработка данных и визуализация результатов анализа - это неизбежный этап работы с данными, полученными в различных областях естественных наук, в социологии, психологии или экономике....
