TOP Cours en ligne de statistiques
Miscellanea / / November 27, 2023
Modèles linéaires généralisés
Ce programme vous aidera à apprendre à construire des modèles avec des facteurs aléatoires pour des quantités avec différents types de distributions. Pour faciliter la maîtrise du matériel de cours, vous aurez besoin d'une compréhension de base des modèles linéaires (généraux et généralisée), connaissance de base de R et capacité à créer des documents .html simples à l'aide de rmarkdown et tricot.
4,2
Calculs commerciaux et analyse avancée des données dans des feuilles de calcul
Formations, séminaires et certifications. Le volume du programme est de 32 heures. L'objectif du programme est d'acquérir des connaissances théoriques dans le domaine de la fonctionnalité des calculs et de l'analyse. informations, ainsi que des compétences pratiques dans l'analyse de grands volumes de données, le traitement de données statistiques, la résolution de problèmes d'optimisation, générer des macros dans le but de les utiliser pour des opérations fréquemment répétées et d'automatiser le travail à l'aide de feuilles de calcul MS Excel.
Étude à temps partiel
2,7
Modèles linéaires mixtes
Ce cours s'adresse aux personnes qui ont besoin d'analyser des données dans lesquelles les observations ne sont pas indépendantes les unes des autres (par exemple, familles, mesures répétées, etc.). Le cours s'adresse à ceux qui maîtrisent les techniques de base de l'analyse de régression utilisant le langage R, connaissent la méthode du maximum de vraisemblance et les modèles linéaires généralisés.
4,2
Modèles linéaires avec prédicteurs discrets
Ce cours s'adresse aux personnes qui souhaitent apprendre à décrire des modèles de comportement de quantités quantitatives en fonction de facteurs discrets. Le cours s'adresse à ceux qui maîtrisent les techniques de base de l'analyse de régression utilisant le langage R.
4,2
Introduction à la science des données
La science des données comprend un large éventail d'approches et de méthodes pour collecter, traiter, analyser et visualiser des ensembles de données de toute taille. Un domaine distinct et pratiquement important de cette science consiste à travailler avec le Big Data en utilisant de nouveaux principes modélisation mathématique et informatique, lorsque les méthodes classiques cessent de fonctionner en raison de leur impossibilité mise à l'échelle. Ce cours est conçu pour aider l'étudiant à apprendre les bases du domaine à travers la formulation et résoudre les problèmes typiques qu'un chercheur en science des données peut rencontrer dans son travail. Pour apprendre à l'étudiant à résoudre de tels problèmes, les auteurs du cours lui fournissent le minimum théorique nécessaire et lui montrent comment utiliser la base d'outils dans la pratique.
4,2
Économétrie: analyse de séries chronologiques
L'objectif du cours est de former les étudiants aux méthodes modernes de modélisation économétrique de séries temporelles univariées. Les objectifs du cours sont: développer la compréhension des étudiants de la méthodologie de la recherche empirique et les possibilités des modèles économétriques et les limites de leur application, ainsi que le développement de compétences dans le travail avec le réel données économiques.
4,2
Analyste de données de zéro à Junior
Vous apprendrez à résoudre des problèmes commerciaux en utilisant des données. Tout d'abord, obtenez la formation nécessaire, améliorez vos mathématiques et vos statistiques, puis étudiez SQL, Python, Power BI et dans un an, vous deviendrez analyste de données.
4,2
Statistiques mathématiques
Le cours présente aux étudiants les principales sections de la statistique mathématique: statistiques descriptives, estimation d'intervalles, tests d'hypothèses statistiques, analyse de régression et corrélation analyse.
4
La théorie des probabilités est la science du hasard. Partie 2
Dans la deuxième partie du cours "Théorie des probabilités - la science du hasard" sont considérés les espaces de probabilités continus, qui élargit considérablement les capacités analytiques de la théorie et vous permet de créer des modèles intéressants en utilisant des modèles plus avancés appareil mathématique.
3,8
Traitement et analyse des mégadonnées
Le programme est dédié aux technologies permettant de travailler avec de gros volumes de données. Actuellement, les TIC ont changé nos vies entières, tant dans la sphère personnelle que industrielle. Tout d'abord, cela est dû à l'accumulation d'énormes quantités de données dans tous les domaines de la vie humaine, qui doivent pouvoir être analysées. trouver, extraire, structurer, sauvegarder sous une forme compacte, trouver rapidement les éléments nécessaires, agréger et analyser. L'analyse des données peut aider à résoudre de nombreux problèmes professionnels, tels que: quelle est la demande attendue pour un produit particulier? Quand cette demande a-t-elle été la plus forte? Quelles sont les tendances d’évolution des prix sur le marché? Etc. La science des données traite un large éventail de sujets.
4,2
Macroéconomie
L'originalité du cours de Macroéconomie proposé réside dans le fait qu'il combine des éléments de niveaux introductifs et intermédiaires. Il s'adresse aux étudiants de master qui n'ont pas de formation économique de base, qui devront étudier la macroéconomie avancée. Les étudiants de maîtrise ayant déjà étudié la macroéconomie au premier cycle grâce à ce cours pourront rafraîchir leurs compétences de base dans cette discipline.
4,2
Algèbre linéaire
Un cours de base en ligne en algèbre linéaire, contenant toutes les applications et algorithmes clés pour les statistiques et l'analyse multivariée, bien qu'il ne contienne pas toujours des preuves détaillées.
4,2