Sunday, October 19, 2014

Онлайн-курс "Foundations of Data Analysis"

Недавно на edX был анонсирован новый онлайн-курс от University of Texas at Austin по теме анализа данных под названием Foundations of Data Analysis.

Начнется данный курс 4 ноября 2014 годя и продлится 13 недель. Планируемая нагрузка - 3-6 часов в неделю. Основным инструктором на данном курсе будет Michael J. Mahometa (Ph.D., University of Texas at Austin). Основным языком программирования будет R.

Напомню, что большой список курсов, которые связаны с анализом данных можно найти на странице блога: Data Science online courses.

Вступительное видео от создателей курса



Основные темы которые будут затронуты в курсе:

  • Tutorials on using R
  • Descriptive Statistics
  • Statistical Models (Regression)
  • Inferential Stats

Примерная программа курса

Week One: Introduction to Data

  • Why study statistics?
  • Variables and data
  • Getting to know R and RStudio

Week Two: Univariate Descriptive Statistics

  • Graphs and distribution shapes
  • Measures of center and spread
  • The Normal distribution
  • Z-scores

Week Three: Bivariate Distributions

  • The scatterplot
  • Correlation

Week Four: Bivariate Distributions (Categorical Data)

  • Contingency tables
  • Conditional probability
  • Examining independence

Week Five: Linear Functions

  • What is a function?
  • Least squares
  • The Linear function – regression

Week Six: Exponential and Logistic Function Models

  • Exponential data
  • Logs
  • The Logistic function model
  • Picking a good model

Week Seven: Sampling

  • The sampling distribution
  • Central limit theorem
  • Confidence intervals

Week Eight: Hypothesis Testing (One and Two Group Means)

  • What makes a hypothesis test?
  • Errors in testing Alpha and critical values
  • Single sample test
  • Independent t-test and Dependent t-test

Week Nine: Hypothesis Testing (Categorical Data)

  • The chi-square test
  • Goodness-of-Fit
  • Test-of-Independence

Week Ten: Hypothesis Testing (More Than Two Group Means)

  • The ANOVA
  • One-way ANOVA
  • Two-way ANOVA

Более детальное описание и программу курса можно найти на странице курса.

No comments:

Post a Comment