TOP Online-Kurse in Statistik

Mit diesem Programm lernen Sie, wie Sie Modelle mit Zufallsfaktoren für Größen mit unterschiedlichen Verteilungstypen erstellen. Um die Beherrschung der Kursmaterialien zu erleichtern, benötigen Sie ein Grundverständnis linearer Modelle (allgemein und verallgemeinert), Grundkenntnisse in R und die Fähigkeit, einfache .html-Dokumente mit rmarkdown und zu erstellen Strickr.

Schulungen, Seminare und Zertifizierungen. Der Programmumfang beträgt 32 Stunden. Ziel des Studiums ist der Erwerb theoretischer Kenntnisse auf dem Gebiet der Funktionalität von Berechnungen und Analysen Informationen sowie praktische Fähigkeiten in der Analyse großer Datenmengen, der statistischen Datenverarbeitung, der Lösung von Optimierungsproblemen, Erstellen von Makros, um sie für häufig wiederkehrende Vorgänge zu verwenden und Arbeiten mithilfe von Tabellenkalkulationen zu automatisieren MS Excel.

Dieser Kurs eignet sich für Personen, die Daten analysieren müssen, bei denen Beobachtungen nicht unabhängig voneinander sind (z. B. Familien, wiederholte Messungen usw.). Der Kurs richtet sich an Personen, die die grundlegenden Techniken der Regressionsanalyse mit der R-Sprache beherrschen, mit der Maximum-Likelihood-Methode und verallgemeinerten linearen Modellen vertraut sind.

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die lernen möchten, Verhaltensmuster quantitativer Größen in Abhängigkeit von diskreten Faktoren zu beschreiben. Der Kurs richtet sich an diejenigen, die die grundlegenden Techniken der Regressionsanalyse unter Verwendung der R-Sprache beherrschen.

Data Science umfasst vielfältige Ansätze und Methoden zum Sammeln, Verarbeiten, Analysieren und Visualisieren von Datensätzen jeder Größe. Ein eigenständiger praktisch wichtiger Bereich dieser Wissenschaft ist die Arbeit mit Big Data nach neuen Prinzipien mathematische und rechnerische Modellierung, wenn klassische Methoden aufgrund ihrer Unmöglichkeit nicht mehr funktionieren Skalierung. Dieser Kurs soll dem Studenten helfen, die Grundlagen des Fachgebiets durch Formulierung und Erlernen zu erlernen Lösung typischer Probleme, auf die ein Data-Science-Forscher bei seiner Arbeit stoßen kann arbeiten. Um dem Studenten beizubringen, solche Probleme zu lösen, stellen die Autoren des Kurses dem Studenten das notwendige theoretische Minimum zur Verfügung und zeigen, wie er die Werkzeugbasis in der Praxis anwenden kann.

Ziel des Kurses ist die Vermittlung moderner Methoden der ökonometrischen Modellierung univariater Zeitreihen. Die Ziele des Kurses sind: das Verständnis der Studierenden für die Methodik der empirischen Forschung zu entwickeln und die Möglichkeiten ökonometrischer Modelle und die Grenzen ihrer Anwendung sowie die Entwicklung von Fähigkeiten im Umgang mit realen Modellen Wirtschaftsdaten.

Sie lernen, Geschäftsprobleme mithilfe von Daten zu lösen. Erhalten Sie zunächst die erforderliche Ausbildung, verbessern Sie Ihre Mathematik- und Statistikkenntnisse, studieren Sie dann SQL, Python und Power BI und in einem Jahr werden Sie Datenanalyst.

Der Kurs führt die Studierenden in die Hauptbereiche der mathematischen Statistik ein: deskriptive Statistik, Intervallschätzung, statistische Hypothesentests, Regressionsanalyse und Korrelation Analyse.

Im zweiten Teil der Vorlesung „Wahrscheinlichkeitstheorie – die Wissenschaft vom Zufall“ werden kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsräume betrachtet, die erweitert die analytischen Möglichkeiten der Theorie erheblich und ermöglicht Ihnen die Erstellung interessanter Modelle mit fortgeschritteneren mathematischer Apparat.

Der Studiengang widmet sich Technologien für die Arbeit mit großen Datenmengen. Derzeit hat die IKT unser gesamtes Leben verändert – sowohl im privaten als auch im industriellen Bereich. Dies ist vor allem auf die Anhäufung riesiger Datenmengen in allen Bereichen menschlicher Arbeit zurückzuführen, die dazu in der Lage sein müssen finden, extrahieren, strukturieren, in kompakter Form speichern, schnell die notwendigen Elemente finden, aggregieren und analysieren. Die Datenanalyse kann bei der Lösung vieler beruflicher Probleme helfen, beispielsweise: Wie hoch ist die erwartete Nachfrage nach einem bestimmten Produkt? Wann war diese Nachfrage am größten? Welche Trends gibt es bei Preisänderungen auf dem Markt? Usw. Data Science beschäftigt sich mit einem breiten Themenspektrum.

Die Originalität des vorgeschlagenen Kurses „Makroökonomie“ liegt darin, dass er Elemente der Einführungs- und Mittelstufe kombiniert. Es richtet sich an Masterstudierende, die über keine grundlegende ökonomische Ausbildung verfügen und ein fortgeschrittenes Studium der Makroökonomie absolvieren müssen. Masterstudierende, die mit Hilfe dieses Kurses bereits im Grundstudium Makroökonomie studiert haben, können ihre Grundkompetenzen in dieser Disziplin auffrischen.

Ein grundlegender Online-Kurs in linearer Algebra, der alle wichtigen Anwendungen und Algorithmen für Statistik und multivariate Analyse enthält, allerdings nicht immer detaillierte Beweise.