Статистические методы обработки данных

Стоимость полного доступа к материалам курса — 10 000 ₽ (включая НДС 22%). Оплата — единоразово, 100% предоплата. Доступ открывается сразу после оплаты. 

У курса есть бесплатная ознакомительная часть: нажмите на кнопку “Записаться”, этот курс появится у вас в разделе “Мои курсы”, и вы сможете посмотреть бесплатные общедоступные видеолекции, после чего принять решение: покупать курс или нет.

Что вы получите после оплаты:

• Доступ ко всем материалам курса (видеолекции + тесты).
• Возможность пройти итоговый тест с процедурой идентификацией личности (прокторинг).
• Возможность получить электронный сертификат, если наберете 60% баллов за тесты к разделам и итоговый тест. ВАЖНО: сертификат не является документом государственного образца!
• Если вы хотите пройти курс как программу повышения квалификации с выдачей удостоверения гос. образца - напишите на openedu@mephi.ru

Как оплатить и получить доступ ко всем материалам:

• Зарегистрируйтесь на портале openedu.ru.
• Запишитесь на курс (кнопка "Записаться" справа).
• Курс появится в разделе “Мои курсы”, вы сможете посмотреть бесплатную часть.
• Оплатите курс в разделе "Мои курсы".
• Сразу после оплаты вам откроется доступ ко всем материалам.
• Изучайте материалы в удобное время, без дедлайнов и дополнительных проверок.

Хотите официальное удостоверение?

Вы можете пройти повышение квалификации по этому курсу в онлайн-формате. В отличие от сертификата, удостоверение о повышении квалификации — это официальный документ государственного образца (72 часа, ФИС ФРДО).

Записаться на программу повышения квалификации можно по ссылке.

• Онлайн-курс представляет собой набор видеолекций по темам из программы, тесты к разделам и итоговый тест, который проходится с идентификацией личности (прокторингом). 
• Часть материала доступна бесплатно, для получения доступа ко всему контенту нужно оплатить, ознакомившись с офертой.
• Доступ ко всем материалам открывается сразу после оплаты.
• Вы можете не платить, не познакомившись с бесплатной частью контента.
• Учитесь в удобное время, без жёсткого графика.

Часто задаваемые вопросы

Как получить сертификат?
Оплатить доступ ко всему контенту, пройти все тесты (включая итоговый) минимум на 60 баллов из 100. Напоминаем - это не документ государственного образца.

Как долго будет доступен курс?
Доступ к видеолекциям сохраняется на весь период сессии (минимум 14 дней с даты оплаты). Вы можете вернуться к материалам в любое время.

Какие технические требования?
Компьютер с доступом в интернет (от 1 Мбит/с), современный браузер.

Остались вопросы? Напишите нам: openedu@mephi.ru

Обучение ведётся на русском языке. Все услуги предоставляются в соответствии с публичной офертой.

Анализ данных : учебник для вузов / В. С. Мхитарян [и др.] ; под редакцией В. С. Мхитаряна. – Москва : Издательство Юрайт, 2024.

Основы математической обработки информации : учебник и практикум для вузов / Н. Л. Стефанова, Н. В. Кочуренко, В. И. Снегурова, О. В. Харитонова ; под общей редакцией Н. Л. Стефановой. – Москва : Издательство Юрайт, 2023. 

Козлов А.Ю., Мхитарян В.С., Шишов В.Ф. Статистический анализ данных в MS Excel : учебное пособие / А.Ю. Козлов, В.С. Мхитарян, В.Ф. Шишов.– Москва : ИНФРА-М, 2023.  

Воскобойников Ю.Е. Статистический анализ экспериментальных данных в пакетах Excel и MathCAD: учебное пособие для вузов / Ю.Е. Воскобойников. – Санкт-Петербург: Лань, 2022.

Низаметдинов, Ш.У. Анализ данных : учебное пособие для вузов / Ш. У. Низаметдинов, В. П. Румянцев. – Москва: НИЯУ МИФИ, 2012.

Прикладной статистический анализ – https://openedu.ru/course/hse/STATAN/?session=2022

Основы метрологии и статистической обработки данных – https://openedu.ru/course/mephi/mephi_omsod/?session=spring_2024

Основы статистики – https://stepik.org/course/76/

Модуль 1. «Основные понятия прикладной статистики» 

• Урок 1. «Генеральная совокупность и выборка».
• Урок 2. «Типы переменных и шкалы измерений».

• Урок 3. «Способы представления статистических данных».

   

Модуль 2. «Законы распределения случайных величин»

• Урок 1. «Нормальное распределение».
• Урок 2. «Другие виды распределений».

Модуль 3. «Описательные статистики» 

• Урок 1. «Меры центральной тенденции».
• Урок 2. «Показатели вариации».
• Урок 3. «Интервальное оценивание».

Модуль 4. «Проверка статистических гипотез» 

• Урок 1. «Общие положения».
• Урок 2. «Проверка параметрических гипотез».

• Урок 3. «Непараметрические гипотезы».

   

Модуль 5. «Дисперсионный анализ» 

• Урок 1. «Непараметрические критерии оценки однородности».
• Урок 2. «Однофакторный анализ».
• Урок 3. «Двухфакторный и многофакторный дисперсионный анализ».

Модуль 6. «Корреляционный анализ» 

• Урок 1. «Оценка связи между количественными признаками».
• Урок 2. «Ранговые показатели тесноты связи».
• Урок 3. «Оценка связи между номинальными признаками».

Модуль 7. «Основы регрессионного анализа» 

• Урок 1. «Виды регрессионных моделей».
• Урок 2. «Парная линейная регрессия».
• Урок 3. «Нелинейные регрессионные модели».

Модуль 8. «Множественная регрессия»

• Урок 1. «Особенности модели множественной регрессии».
• Урок 2. «Регрессионные модели с качественными переменными».

Модуль 9. «Анализ временных рядов» 

• Урок 1. «Структура и модели временного ряда».
• Урок 2. «Выявление основной тенденции временного ряда».
• Урок 3. «Анализ колебательных процессов».

Модуль 10. «Основы кластерного анализа» 

• Урок 1. «Сущность и назначение кластерного анализа».
• Урок 2. «Измерение близости объектов».
• Урок 3. «Методы кластерного анализа».

Знание основных видов задач анализа данных, подходов к их решению
Знание основных категорий и понятий статистического анализа и их сущности
Знание принципов и методов обработки результатов статистического наблюдения
 

Умение осуществлять группировку и визуализацию статистических данных
Умение производить оценку основных характеристик анализируемых показателей
Умение строить и анализировать корреляционно-регрессионные модели
Умение проводить анализ временных рядов и прогнозирование на их основе
Умение осуществлять классификацию результатов наблюдений на основе кластерного анализа
 

Владение методами обработки результатов статистического наблюдения и анализа его результатов
Владение простейшими методами статистического анализа данных с использованием выбранного программного обеспечения
 

После курса вы сможете (вот что попадёт в ваше резюме):

• Проводить описательный анализ — группировать и визуализировать данные, оценивать центральную тенденцию и вариацию.
• Проверять гипотезы и строить модели — применять параметрические и непараметрические критерии, строить корреляционно-регрессионные модели.
• Анализировать временные ряды и классифицировать данные — выявлять тренды и колебания, применять кластерный анализ.

Честные правила возврата денег

• ✅ Ничего не начали (не пройден ни один тест, просмотрено менее 25% видео) — вернём 100%.
• ✅ Чуть-чуть начали (до 2 тестов, до половины видео) — вернём 25%.
• ❌ Ушли далеко (2+ теста или половина видео) — возврата нет.
• ❌ Не набрали 60 баллов (прошли все тесты, но результат ниже) — возврата нет (услуги оказаны, документ не выдан).
• ❌ Вас поймали на списывании — возврата нет, договор расторгнут.

Для возврата средств направьте письменное требование на openedu@mephi.ru. Возврат осуществляется в течение 15 рабочих дней.

Часто задаваемые вопросы

Что будет, если я пройду курс очень быстро?
Даже если вы успешно завершите программу за 3–4 дня, доступ к материалам сохранится на весь установленный срок сессии (минимум на 14 дней).

Что такое прокторинг?
Это система видеонаблюдения во время итогового теста. Вы выбираете удобное время, сотрудники МИФИ проверят запись. Это гарантирует, что удостоверение получите именно вы.

Можно ли пересдать тесты?
Да, каждый тест (как промежуточный, так и итоговый) можно пройти 2 раза.

Какие технические требования?
Компьютер с доступом в интернет (от 1 Мбит/с), веб-камера для прокторинга, современный браузер.

Остались вопросы? Напишите нам: openedu@mephi.ru

Обучение ведётся на русском языке. Программа реализуется с применением исключительно электронного обучения и дистанционных образовательных технологий. Все услуги предоставляются в соответствии с публичной офертой.