Анализ данных и машинное обучение. Часть 2: описательные статистики, анализ связей, кластеризация

Курс «Анализ данных и машинное обучение. Часть 2: описательные статистики, анализ связей, кластеризация» — это официальная программа повышения квалификации НИЯУ МИФИ объёмом 72 академических часа. В ходе обучения слушатели осваивают ключевые методы статистического анализа данных: от расчёта описательных статистик и визуализации распределений до корреляционного и регрессионного анализа, а также современных подходов к кластеризации (иерархические и итеративные методы, мягкая и жёсткая кластеризация) с оценкой качества полученных решений.

Повышение квалификации, а не «второе высшее». Вам не нужно писать диплом и тратить полгода. Всего 72 академических часа — и вы получаете официальное удостоверение НИЯУ МИФИ. Быстро, конкретно, с фокусом на практику.

Почему удостоверение от МИФИ имеет значение? НИЯУ МИФИ — это ведущий технический университет с мировым именем. Входит в топ-3 технических вузов России, а его выпускники ценятся работодателями из госкорпораций и высокотехнологичных отраслей. Документы о повышении квалификации, выданные университетом, признаются в сфере IT, инженерии и государственном секторе. Удостоверение вносится в реестр ФИС ФРДО.

Сколько времени займёт обучение? Программа включает 72 академических часа. Обучение проходит онлайн, в удобном для слушателя темпе. Как правило, освоение курса занимает от двух до трёх недель. Доступ к материалам сохраняется на весь период сессии.

Кому подойдёт этот курс? Курс ориентирован на экономистов-математиков, аналитиков, специалистов по обработке данных, а также на магистров и студентов старших курсов, желающих углубить знания в области статистического анализа и машинного обучения. Он будет полезен всем, кто работает с большими массивами социально-экономических данных и хочет научиться выявлять взаимосвязи, группировать объекты и строить прогнозные модели.

Кто вас учит? Курс разработан преподавателями НИЯУ МИФИ — ведущими специалистами в области анализа данных, математической статистики и машинного обучения. Авторы программы имеют многолетний опыт преподавания и реализации проектов по обработке и анализу данных в различных отраслях.

Инструменты и технологии, которые вы освоите:

• Описательные статистики и визуализация: показатели положения и вариации, частотные полигоны, гистограммы, геометрический и древовидный подходы к визуализации.
• Корреляционный и регрессионный анализ: коэффициент корреляции Пирсона, ранговые коэффициенты, дихотомические и номинальные переменные, простая линейная регрессия, проверка значимости, коэффициент детерминации, доверительные интервалы.
• Методы кластеризации: иерархическая агломеративная и дивизимная кластеризация, дендрограммы, метод к-средних (МакКуина), мягкая и жёсткая кластеризация.
• Оценка качества моделей: критерии качества кластеризации, интерпретация результатов, выбор оптимального числа кластеров.

Как устроено обучение:

• Видеолекции с практикой. Короткие ролики с примерами (образец урока — справа вверху страницы).
• Тесты после каждого модуля. Закрепляете знания, каждый тест можно пройти 2 раза.
• Итоговая аттестация с прокторингом. Удалённый экзамен с идентификацией личности для получения официального удостоверения.
• Поддержка. В разделе «Обсуждение» можно задать вопросы авторам курса.

Все материалы становятся доступны сразу после оплаты. Учитесь в удобное время, без жёсткого графика.

Корпоративным клиентам: Для юридических лиц возможно корпоративное обучение по счёту-оферте. Запрос отправляйте на openedu@mephi.ru с указанием ФИО, должности и организации.

Модуль 1. Понятие описательных статистик

Урок 7.  Подходы к визуализации: геометрический, древовидный.

Понятие описательных статистик. Вычисление основных показателей положения и вариации. Построение частотных полигонов и гистограмм.

Модуль 2. Анализ связей

Урок 8.  Корреляционный анализ/Понятие корреляционной связи. Коэффициент корреляции Пирсона. Ранговые коэффициенты. Коэффициенты корреляции для дихотомических и номинальных переменных.

Урок 9.  Регрессионный анализ/Простая линейная регрессия. Проверка значимости уравнения линейной регрессии. Оценка качества уравнения линейной регрессии. Коэффициент детерминации. Доверительный интервал линейной регрессии.

Модуль 3. Кластеризация

Урок 10.  Постановка задачи кластеризации/Понятие кластера. Обзор прикладных задач с использованием методов кластеризации. Обзор основных понятий и методов кластерного анализа.

Урок 11. Иерархические  и итеративные методы кластеризации/Иерархическая агломеративная кластеризация. Дендрограммы. Дивизимные методы кластеризации. Метод МакКуина (к-средних).

Модуль 4. Мягкая и жёсткая кластеризация

Урок 12. Критерии качества кластеризации.

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

• Рассчитывать и интерпретировать основные описательные статистики (показатели положения и вариации), строить частотные полигоны и гистограммы для визуализации распределений.
• Проводить корреляционный анализ с использованием коэффициента Пирсона, ранговых коэффициентов и коэффициентов для дихотомических и номинальных переменных.
• Строить и оценивать модели простой линейной регрессии, проверять их значимость, интерпретировать коэффициент детерминации и доверительные интервалы.
• Применять иерархические (агломеративные и дивизимные) и итеративные (метод к-средних) методы кластеризации, анализировать дендрограммы.
• Оценивать качество кластеризации с использованием соответствующих критериев, выбирать оптимальное число кластеров и интерпретировать полученные группы.

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 (или не завершили обучение до окончания сессии) — возврата нет (услуги считаются оказанными, 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

Как получить удостоверение?
Успешно завершить программу (набрать 60+ баллов из 100 по всем тестам). Документ высылаем на почту в электронном виде. Оригинал — по запросу.

Как быстро я получу удостоверение?
Электронное удостоверение высылаем в течение 30 рабочих дней после успешной проверки прокторинга. Оригинал на бумаге — по вашему запросу; отправим почтой в течение 15 рабочих дней.

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.