TOP cursos online de estadística
Miscelánea / / November 27, 2023
Modelos lineales generalizados
Este programa te ayudará a aprender a construir modelos con factores aleatorios para cantidades con diferentes tipos de distribuciones. Para que le resulte más fácil dominar los materiales del curso, necesitará un conocimiento básico de los modelos lineales (generales y generalizado), conocimientos básicos de R y capacidad para crear documentos .html simples usando rmarkdown y tejer.
4,2
Cálculos empresariales y análisis avanzado de datos en hojas de cálculo.
Capacitaciones, seminarios y certificaciones. El volumen del programa es de 32 horas. El objetivo del programa es adquirir conocimientos teóricos en el campo de la funcionalidad de cálculos y análisis. información, así como habilidades prácticas para analizar grandes volúmenes de datos, procesamiento de datos estadísticos, resolución de problemas de optimización, generar macros con el fin de usarlas para operaciones repetidas con frecuencia y automatizar el trabajo usando hojas de cálculo MS Excel.
estudio a tiempo parcial
2,7
Modelos lineales mixtos
Este curso es adecuado para personas que necesitan analizar datos en los que las observaciones no son independientes entre sí (por ejemplo, familias, medidas repetidas, etc.). El curso está diseñado para quienes dominan las técnicas básicas de análisis de regresión utilizando el lenguaje R, están familiarizados con el método de máxima verosimilitud y los modelos lineales generalizados.
4,2
Modelos lineales con predictores discretos.
Este curso está dirigido a personas que quieran aprender a describir patrones de comportamiento de cantidades cuantitativas en función de factores discretos. El curso está diseñado para quienes dominan las técnicas básicas de análisis de regresión utilizando el lenguaje R.
4,2
Introducción a la ciencia de datos
La ciencia de datos incluye una amplia gama de enfoques y métodos para recopilar, procesar, analizar y visualizar conjuntos de datos de cualquier tamaño. Un área separada prácticamente importante de esta ciencia es trabajar con big data utilizando nuevos principios. modelado matemático y computacional, cuando los métodos clásicos dejan de funcionar debido a su imposibilidad escalada. Este curso está diseñado para ayudar al estudiante a aprender los conceptos básicos del área temática a través de la formulación y resolver problemas típicos que un investigador de ciencia de datos puede encontrar en su trabajar. Para enseñar al estudiante a resolver este tipo de problemas, los autores del curso le proporcionan el mínimo teórico necesario y le muestran cómo utilizar la base de herramientas en la práctica.
4,2
Econometría: análisis de series temporales
El propósito del curso es capacitar a los estudiantes en métodos modernos de modelación econométrica de series temporales univariadas. Los objetivos del curso son: desarrollar la comprensión de los estudiantes sobre la metodología de la investigación empírica y las posibilidades de los modelos econométricos y los límites de su aplicación, así como el desarrollo de habilidades para trabajar con objetos reales. datos económicos.
4,2
Analista de Datos desde cero a Junior
Aprenderás a resolver problemas empresariales utilizando datos. Primero, obtén la formación necesaria, mejora tus matemáticas y estadística, y luego estudia SQL, Python, Power BI y en un año te convertirás en analista de datos.
4,2
Estadisticas matematicas
El curso introduce a los estudiantes a las secciones principales de la estadística matemática: estadística descriptiva, estimación de intervalos, prueba de hipótesis estadísticas, análisis de regresión y correlación análisis.
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La teoría de la probabilidad es la ciencia del azar. Parte 2
En la segunda parte del curso "Teoría de la probabilidad - la ciencia de la aleatoriedad" se consideran espacios de probabilidad continuos, que amplía significativamente las capacidades analíticas de la teoría y le permite construir modelos interesantes utilizando más avanzados aparato matemático.
3,8
Procesamiento y análisis de big data.
El programa está dedicado a tecnologías para trabajar con grandes volúmenes de datos. Actualmente, las TIC han cambiado toda nuestra vida, tanto en el ámbito personal como industrial. En primer lugar, esto se debe a la acumulación en todas las áreas del detalle humano de enormes cantidades de datos que necesitan poder encontrar, extraer, estructurar, guardar en forma compacta, encontrar rápidamente los elementos necesarios, agregar y analizar. El análisis de datos puede ayudar a resolver muchos problemas profesionales, como por ejemplo: ¿cuál es la demanda esperada para un producto en particular? ¿Cuándo fue mayor esta demanda? ¿Cuáles son las tendencias en los cambios de precios en el mercado? Etc. La ciencia de datos aborda una amplia gama de temas.
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Macroeconómica
La originalidad del curso de Macroeconomía propuesto radica en que combina elementos de niveles introductorio e intermedio. Está dirigido a estudiantes de maestría que no cuentan con una formación económica básica, quienes deberán estudiar macroeconomía avanzada. Los estudiantes de maestría que ya hayan estudiado Macroeconomía como pregrado con la ayuda de este curso podrán actualizar sus competencias básicas en esta disciplina.
4,2
Álgebra lineal
Un curso básico en línea sobre álgebra lineal, que contiene todas las aplicaciones y algoritmos clave para estadística y análisis multivariado, aunque no siempre contiene pruebas detalladas.
4,2