Лекториум / Каталог курсов / Тренды и классификации
Личный кабинет
Лекториум / Каталог курсов / Тренды и классификации
Личный кабинет

Тренды
и классификации

Научитесь анализировать тренды, применять классификаторы, строить точные прогнозы на их основе и выполните свой собственный исследовательский проект

Записаться бесплатно
Купить курс за 5 000 ₽
28 лекций с заданиями
Чат в «Телеграме» с авторами
Свободное расписание
Сертификат
Присоединяйтесь к курсу в любое время! В бесплатном режиме доступен первый модуль. В платном — доступ к остальным модулям, заданиям и сертификации
Записаться
Прослушав этот курс, вы:
  • Научитесь строить прогнозы на основе временных рядов
  • Узнаете, как оценить качество этих прогнозов
  • Освоите построение деревьев решений и научитесь принимать решения на их основе
  • Научитесь строить факторные модели и классифицировать объекты при помощи логистической регрессии
  • Попрактикуетесь в решении таких задач в SPSS и R
  • Выполните свой исследовательский проект на реальных данных компании 2GIS
Авторы курса — преподаватель Новосибирского государственного университета, социолог-исследователь Ольга Ечевская и аналитики компании 2GIS Наталья Галанова и Виктор Демин — имеют многолетний опыт решения прикладных и исследовательских задач и с удовольствием поделятся им с вами.
Посмотреть трейлер для студентов
Посмотреть трейлер для специалистов
Для кого

Курс будет полезен всем, кто:

  • Изучает анализ данных и хочет разобраться на простых и понятных примерах
  • Знает основы анализа данных и хочет прокачаться в прогнозировании временных рядов, построении факторных моделей, применении классификаторов
  • Хочет научиться работать в SPSS или R
  • Работает с аналитиками данных и хочет понимать их
  • Имеет дело с данными и хочет научиться грамотно их анализировать
Зачем
  • Освоить конкретные технологии и инструменты прогнозирования на основе анализа временных рядов
  • Научиться применять классификаторы (деревья решений, логистическую регрессию и другие) и строить на их основе точные прогнозы
  • Научиться выявлять скрытые переменные в данных и анализировать их эффекты
  • Попрактиковаться в решении актуальных рыночных задач в SPSS и R на реальных данных
Авторский подход
Этот курс — результат совместной работы преподавателя анализа данных в НГУ Ольги Ечевской и аналитиков компании 2GIS Натальи Галановой и Виктора Демина.

Ценность курса — в комбинации систематичной и доступной подачи материала и практических кейсов, построенных на реальных данных компании 2GIS.
Нажмите на карточку, чтобы узнать больше
программа курса
Этот курс — четвертый в специализации «Анализ данных». Чтобы успешно его освоить, вам понадобятся знания основ теории вероятностей и математической статистики. Если вы не уверены в своих знаниях, рекомендуем начать с курса «Введение в данные».
Курс познакомит вас с трендами и классификаторами. Мы начнем с анализа трендов, который помогает ответить на такие вопросы, как:
  • Растут ли продажи, увеличивается ли количество пользователей сервиса
  • Если есть рост, то случайность это или закономерность
  • Есть ли в данных сезонные колебания
  • Как выделить тренд и как объяснить его.
Также поговорим о факторном анализе. Он позволяет найти скрытую переменную (или переменные), определяющую проявление множества других признаков, которые мы видим. Как найти такие скрытые переменные и понять, что за ними стоит?
В заключительной части курса поговорим о классификаторах, применение которых решает задачи отнесения объектов к тому или иному классу с определенной вероятностью, а также позволяет прогнозировать попадание нового объекта в определенный класс. Как предсказать исход события, зная основные характеристики действующего лица (закончит ли слушатель курс, отдаст ли заемщик кредит)? Как оценить точность прогноза и минимизировать ошибки? Мы разберемся с устройством обозначенных методов анализа данных и попрактикуемся в их применении. Присоединяйтесь!

Вводные материалы о специализации

  • Вводная лекция: структура и содержание специализации
  • О чем этот курс и как он устроен
  • Дополнительные материалы по статистическим пакетам
  • Данные, на которые мы опираемся и ссылаемся
Модуль 1. Анализ временных рядов

В этом модуле мы начнем разговор о временных рядах. Сначала разберемся с понятием временного ряда, затем поговорим об анализе временных рядов. Рассмотрим такие компоненты временного ряда, как тренд, сезонность и остатки. После этого остановимся на методах разложения временного ряда на составляющие и поймем, как и зачем выделять описанные компоненты во временных рядах. В заключении поговорим о том, как выявлять выбросы в данных, а также посмотрим на практике, как разложить временной ряд на трендовую составляющую, сезонную компоненту и остатки, используя R.

  • Понятие временных рядов
  • Тренд
  • Сезонность
  • STL-разложение
  • Поиск выбросов
  • Тренд, сезонность, STL. Практика в R
Модуль 2. Прогноз временных рядов
В этом модуле мы продолжим разговор о временных рядах и научимся не только анализировать, но и прогнозировать их. Сначала рассмотрим авторегрессионную модель (AR) и сезонную авторегрессионную модель (SAR), которые подходят для решения задач прогнозирования, а также модели скользящего среднего (MA-модели), позволяющие сглаживать выбросы и описывать данные.

Дальше поговорим о комбинации этих моделей (ARMA и ARIMA). Во второй части модуля мы поговорим об адаптивных моделях и их основных видах, следящем контроле как инструменте их мониторинга. В заключении модуля попрактикуемся: построим прогноз временного ряда в R.

  • AR и MA
  • ARMA и ARIMA
  • Адаптивные модели. Экспоненциальное сглаживание
  • Адаптивные модели. Модели с трендом и сезонностью
  • Виды адаптивных моделей
  • Следящий контроль. Модель Тригга — Лича
  • Построение моделей временных рядов в R. Практика
Модуль 3. Факторный анализ
В этом модуле поговорим о факторном анализе. Сначала поймем общий принцип: что это за модель и для решения каких задач она применяется. Дальше разберем методы факторного анализа и научимся строить факторы одним из самых распространенных способов: методом главных компонент. В заключительных лекциях модуля мы поговорим о том, как оценить качество факторной модели, как можно использовать построенные переменные для дальнейшего анализа, а также пошагово разберем построение факторной модели в SPSS.

  • Введение в факторный анализ
  • Построение факторной модели
  • Способы оценки качества факторной модели
  • Пример построения факторной модели
  • Факторы готовы: что дальше?
  • Факторный анализ в SPSS. Практика
Модуль 4. Классификация
В завершающем модуле курса мы поговорим о методах классификации. Для начала поставим задачу классификации: для чего применяются классификаторы, какие задачи из реальной жизни они помогают решать. Затем разберем некоторые методы классификации: линейный и байесовский классификаторы, дерево решений, модель бинарной логистической регрессии и способы оценки ее качества. Вы научитесь прогнозировать класс, в который попадет объект с заданной вероятностью (к примеру, отдаст ли заемщик кредит; закончит ли студент курс), а также познакомитесь с тем, как применять методы классификации в R и SPSS на реальных данных.

  • Введение в классификацию
  • Линейный классификатор
  • Байесовский классификатор
  • Дерево решений
  • Бинарная логистическая регрессия: основная идея
  • Логистическая регрессия: применение и оценка качества
  • Методы классификации в R. Практика
  • Построение модели логистической регрессии в SPSS. Практика
Специализация «Анализ данных»
Этот курс — часть специализации. Вы можете приобрести сразу четыре курса со скидкой 15%
Перейти к специализации
Авторы
Ольга Ечевская
Социолог-исследователь, кандидат социологических наук, преподаватель курса «Анализ данных» в Новосибирском государственном университете
Виктор Демин
Аналитик данных компании 2GIS, Team lead, кандидат технических наук
Наталья Галанова
Аналитик данных компании 2GIS.
Как выглядит курс
Тренды и классификации
Прослушав этот курс, вы:
  • Научитесь строить прогнозы на основе временных рядов
  • Узнаете, как оценить качество этих прогнозов
  • Освоите построение деревьев решений и научитесь принимать решения на их основе
  • Научитесь строить факторные модели и классифицировать объекты при помощи логистической регрессии
  • Попрактикуетесь в анализе трендов, построении деревьев решений, факторных моделей и моделей логистической регрессии в SPSS и R
  • Выполните свой исследовательский проект на реальных данных компании 2GIS
Авторы курса — преподаватель Новосибирского государственного университета, социолог-исследователь Ольга Ечевская и аналитики компании 2GIS Наталья Галанова и Виктор Демин — имеют многолетний опыт решения прикладных и исследовательских задач и с удовольствием поделятся им с вами. Добро пожаловать на курс!
Что вы получите
  • 4 модуля, 28 видеолекций
  • Авторская подача: просто, понятно, с примерами, разбором типичных ошибок, демонстрацией решения задач в SPSS и R
  • Практическое задание для отработки навыков анализа данных на реальных данных компании 2GIS
  • Свободное расписание: нет дедлайнов и сроков сдачи заданий
  • Задания для самопроверки
  • Тест после каждого модуля
  • Профессиональное видео и современная графика
  • Быстрая связь с техподдержкой и чат с авторами
  • В бесплатном режиме первый модуль доступен вам полностью. После оплаты обучения для вас откроется полный доступ к курсу, проверочным заданиям после каждого урока и сертификации
Зачем
  • Освоить конкретные технологии и инструменты прогнозирования на основе анализа временных рядов
  • Научиться применять классификаторы (деревья решений, логистическую регрессию и др.) и строить на их основе точные прогнозы
  • Научиться выявлять скрытые переменные в данных и анализировать их эффекты
  • Попрактиковаться в решении актуальных рыночных задач в SPSS и R на реальных данных
Присоединяйтесь к курсу в любое время! В бесплатном режиме доступен первый модуль. В платном — доступ к остальным модулям, заданиям и сертификации
Записаться бесплатно
Купить курс за 5 000 ₽
FAQ
Когда я получу доступ к курсу?
Первый модуль курса доступен сразу после записи. После оплаты обучения вам будет открыт полный доступ к видеолекциям, заданиям и сертификации.
Как проходит обучение?
Все обучение проходит онлайн. Вы изучаете уроки и общаетесь с сокурсниками и автором в чате.
Что делать, если не успел сдать задание вовремя?
В нашем курсе нет дедлайнов и сроков. Вы можете проходить его в комфортном темпе.
Будут ли вебинары?
В нашем курсе нет вебинаров. Вы можете общаться с автором в чате.
Какой интернет и какое устройство нужно для комфортной учебы?
Для просмотра лекций вам подойдет практически любое устройство (компьютер, телефон, планшет), на котором вам комфортно работать. Скорость интернета должна быть такой, чтобы можно было без задержек смотреть потоковое видео, например с YouTube. Выполнять тесты и выпускать сертификаты удобнее на компьютере.
Можно ли скачать урок?
Нет, вы учитесь на онлайн-платформе и смотрите потоковое видео.
Реквизиты курса
Длительность курса
5 недель
Организаторы
Новосибирский государственный университет, 2 GIS
Click to order
Total: 
После оплаты дождитесь оповещения об успешном платеже. Квитанцию и доступ к курсу мы пришлем на вашу почту
Переходя к оплате, вы принимаете публичную оферту и даете согласие на обработку ваших персональных данных.
Находясь на сайте, вы даете согласие на обработку файлов cookie. Это необходимо для более стабильной работы сайта
Понятно