Data Science. Часть 2: Статистика и кластеризация

Курс «Анализ данных и машинное обучение. Часть 2: описательные статистики, анализ связей, кластеризация» — это официальная программа повышения квалификации НИЯУ МИФИ объёмом 36 академических часов. 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 36 академических часов — 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 36 академических часов. 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.

Как считается трудоемкость? 36 часов - это общая трудоемкость освоения программы. Она включает в себя следующие виды учебных занятий:

• Просмотр видеолекций (общая длительность в среднем составляет около 240 минут).
• Самостоятельное изучение и конспектирование материалов.
• Прохождение промежуточных тестов (каждый можно пройти 2 раза).
• Взаимодействие с тьютором/преподавателем по вопросам обучения.
• Подготовка и прохождение итоговой аттестации.

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.

Почему этот курс стоит выбрать? Вы уже умеете готовить данные. Теперь — научитесь принимать на их основе решения. Вторая часть курса посвящена статистическим методам, которые лежат в основе бизнес-аналитики, научных исследований и инженерных задач. Вы освоите корреляционный и регрессионный анализ, научитесь проверять гипотезы и группировать данные с помощью кластеризации (иерархической, k-средних). В отличие от поверхностных курсов, вы поймете, как интерпретировать результаты и выбирать оптимальные модели. Все примеры — на реальных данных, а методика преподавания проверена десятилетиями работы в МИФИ и сотрудничества с Росатомом. Эта часть — мост между сырыми данными и готовыми инсайтами.

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

• ✅ Открыли менее 25% блоков — вернём 100%.
• ✅ Открыли от 25% до 50% блоков — вернём 25%.
• ❌ Открыли более 50% блоков — возврата нет (услуги считаются оказанными).
• ❌ 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.

Что такое «открытие блока»? Это технический факт загрузки страницы с учебным материалом (видео, тест, текст) на Портале. 
Неважно, смотрели ли вы видео до конца или отправляли ответы на тест — система фиксирует сам факт открытия страницы. 
Процент просмотра отображается в вашем личном кабинете.
Если вы открыли блок, а внутри ничего нет (пустая страница) — сделайте скриншот и сразу сообщите нам на openedu@mephi.ru. 
Мы проверим и решим проблему либо по запросу вернем деньги, если проблема на нашей стороне.

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.