TOP Online kurzy v štatistike

Tento program vám pomôže naučiť sa vytvárať modely s náhodnými faktormi pre množstvá s rôznymi typmi rozdelenia. Aby ste si uľahčili zvládnutie učebných materiálov, budete potrebovať základné znalosti o lineárnych modeloch (všeobecné a zovšeobecnené), základné znalosti R a schopnosť vytvárať jednoduché .html dokumenty pomocou rmarkdown a pletiar.

Školenia, semináre a certifikácie. Objem programu je 32 hodín. Cieľom programu je získať teoretické znalosti v oblasti funkčnosti výpočtov a analýz informácie, ako aj praktické zručnosti pri analýze veľkých objemov údajov, štatistického spracovania údajov, riešení optimalizačných problémov, generovanie makier za účelom ich využitia na často sa opakujúce operácie a automatizáciu práce pomocou tabuliek MS Excel.

Tento kurz je vhodný pre ľudí, ktorí potrebujú analyzovať dáta, pri ktorých pozorovania nie sú na sebe nezávislé (napríklad rodiny, opakované merania a pod.). Kurz je určený pre tých, ktorí si osvojili základné techniky regresnej analýzy v jazyku R, sú oboznámení s metódou maximálnej pravdepodobnosti a zovšeobecnenými lineárnymi modelmi.

Tento kurz je určený pre ľudí, ktorí sa chcú naučiť popísať vzorce správania kvantitatívnych veličín v závislosti od diskrétnych faktorov. Kurz je určený pre tých, ktorí si osvojili základné techniky regresnej analýzy v jazyku R.

Dátová veda zahŕňa širokú škálu prístupov a metód na zber, spracovanie, analýzu a vizualizáciu súborov údajov akejkoľvek veľkosti. Samostatnou prakticky dôležitou oblasťou tejto vedy je práca s veľkými dátami pomocou nových princípov matematické a výpočtové modelovanie, kedy klasické metódy prestávajú fungovať pre svoju nemožnosť škálovanie. Tento kurz je navrhnutý tak, aby pomohol študentovi naučiť sa základy predmetnej oblasti prostredníctvom formulácie a riešenie typických problémov, s ktorými sa môže výskumník dátovej vedy u seba stretnúť práca. Aby sa študent naučil riešiť takéto problémy, autori kurzu poskytnú študentovi potrebné teoretické minimum a ukážu, ako využiť nástrojový základ v praxi.

Cieľom predmetu je preškoliť študentov v moderných metódach ekonometrického modelovania jednorozmerných časových radov. Ciele kurzu sú: rozvíjať u študentov pochopenie metodológie empirického výskumu a možnosti ekonometrických modelov a limity ich aplikácie, ako aj rozvíjanie zručností v práci s reál ekonomické údaje.

Naučíte sa riešiť obchodné problémy pomocou dát. Najprv sa potrebné zaškoliť, zdokonaliť sa v matematike a štatistikách a potom študovať SQL, Python, Power BI a o rok sa staneš dátovým analytikom.

Kurz zoznamuje študentov s hlavnými sekciami matematickej štatistiky: deskriptívna štatistika, intervalový odhad, štatistické testovanie hypotéz, regresná analýza a korelácia analýza.

V druhej časti kurzu "Teória pravdepodobnosti - veda o náhodnosti" sa uvažuje o spojitých pravdepodobnostných priestoroch, ktoré výrazne rozširuje analytické možnosti teórie a umožňuje vytvárať zaujímavé modely pomocou pokročilejších matematický aparát.

Program je venovaný technológiám na prácu s veľkými objemami dát. V súčasnosti nám IKT zmenili celý život – osobnú aj priemyselnú sféru. V prvom rade je to kvôli akumulácii obrovského množstva údajov, ktoré je potrebné mať, vo všetkých oblastiach ľudského detailu nájsť, extrahovať, štruktúrovať, uložiť v kompaktnej forme, rýchlo nájsť potrebné prvky, agregovať a analyzovať. Analýza údajov môže pomôcť vyriešiť mnohé profesionálne problémy, ako napríklad: aký je očakávaný dopyt po konkrétnom produkte? Kedy bol tento dopyt najväčší? Aké sú trendy v zmenách cien na trhu? Atď. Dátová veda sa zaoberá širokým spektrom tém.

Originalita navrhovaného predmetu Makroekonómia spočíva v tom, že kombinuje prvky úvodnej a strednej úrovne. Je určený pre študentov magisterského štúdia, ktorí nemajú základné ekonomické vzdelanie, ktorí budú musieť študovať pokročilú makroekonómiu. Študenti magisterského štúdia, ktorí už študovali makroekonómiu ako bakalár, si pomocou tohto kurzu budú môcť obnoviť svoje základné kompetencie v tejto disciplíne.

Základný online kurz lineárnej algebry, ktorý obsahuje všetky kľúčové aplikácie a algoritmy pre štatistiku a viacrozmernú analýzu, aj keď nie vždy obsahuje podrobné dôkazy.