Тренды
и классификации
Научитесь анализировать тренды, применять классификаторы, строить точные прогнозы на их основе и выполните свой собственный исследовательский проект
Этот курс временно не запускается на Лекториуме. Оставьте свою почту, и мы напишем, когда курс откроется
28 лекций с заданиями
Чат в «Телеграме» с авторами
Свободное расписание
Сертификат
Оставьте свою почту, и мы напишем, когда курс откроется
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.
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.
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!
- 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
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
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.
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
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
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%
Авторы
- Ольга ЕчевскаяСоциолог-исследователь, кандидат социологических наук, преподаватель курса «Анализ данных» в Новосибирском государственном университете
- Виктор ДеминАналитик данных компании 2GIS, Team lead, кандидат технических наук
- Наталья ГалановаАналитик 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
- 4 модуля, 28 видеолекций
- 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
Этот курс временно не запускается на Лекториуме. Оставьте свою почту, и мы напишем, когда курс откроется
FAQ
Запуск курса в июне 2023. В день начала обучения вы получите оповещение на указанную почту.
Все обучение проходит онлайн. Вы изучаете уроки и общаетесь с сокурсниками и автором в чате.
В нашем курсе нет дедлайнов и сроков. Вы можете проходить его в комфортном темпе.
В нашем курсе нет вебинаров. Вы можете общаться с автором в чате.
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.
Нет, вы учитесь на онлайн-платформе и смотрите потоковое видео.
Реквизиты курса
Длительность курса
5 недель
Организаторы
Новосибирский государственный университет, 2 GIS
Находясь на сайте, вы даете согласие на обработку файлов cookie. Это необходимо для более стабильной работы сайта