Ваш браузер устарел. Рекомендуем обновить его до последней версии.

 

обальное бесплатное дистанционное высшее образование. Global Distance Higher Education. Открытые образовательные ресурсы. Open Educational Resources. Открытые образовательные платформы. Глобальное образование.

canvas

edx

coursera

myEducatinkay

khanacademy

udemy

udacity

ted


Топ-7 бесплатных онлайн курсов по статистике

 

Я начинаю серию постов о курсах и лекциях по различным предметам. Совсем недавно я закончила слушать и выполнять задания в курсе “Think Again: How to Reason and Argue“. Это было чрезвычайно познавательно, так как там было не пустое теоретизирование, а неплохой экскурс в математическую логику и статистику. Поэтому я решила начать с уже знакомой темы.

Итак, математическая статистика – это наука, разрабатывающая математические методы систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов. Во многом она связана с теорией вероятности, поэтому курсы нередко затрагивают те или иные ее аспекты. Статистика обрабатывает информацию из данных, а данные могут быть неполные или неясные – именно это корректируется с помощью теории вероятности.

Начнем наш обзор курсов – я выстроила их в порядке от простого к сложному.

 

 

 

1. Passion Driven Statistics

 Платформа: Coursera

Университет: Уэслианский университет - основан в 1831 г. и знаменит специализацией на точных науках: именно в этой области там ежегодно получает степень доктора большое количество людей. В его выпускниках также числится несколько лауреатов Нобелевской премии.

Лектор: Лиза Дёркер – профессор психологии в Уэслианском университете. Она занимается тем, что развивает связи между различными дисциплинами (здравоохранение, медицина, инженерное дело, фармакология, неврология), применяя статистические методы. Также Лиза Дёркер преподает статистику – последние три года она выстраивала курс обучения, который должен увеличить число студентов, знакомых с прикладными статистическими методами.

Краткое описание: данный курс должен научить слушателя проводить независимые исследования на основании имеющихся данных. У студентов будет возможность развить такие навыки, как формирование проверяемых гипотез, подготовка данных к анализу, проведение дескриптивного и дедуктивного статистического анализа.

Содержание:

  • данные и множества данных;
  • управление данными;
  • дескриптивная статистика и визуализация данных;
  • критерии категориальной независимости (метод хи-квадрата) и корреляции;
  • подведение итогов.

Предполагаемые исходные знания: любой уровень.

Срок обучения: 6 недель.

Сертификат: выдается при выполнении всех домашних работ и тестов.

 

 

2. Statistics One

 Платформа: Coursera

Университет: Принстонский университет - основан в 1746 г., является одним из наиболее престижных университетов США и входит в Лигу плюща. О качестве образования говорит то, что в нем училось 35 лауреатов Нобелевской премии и 17 обладателей Национальной научной медали США.

Лектор: Эндрю Конвей. Он занимает должность старшего преподавателя на кафедре психологии в Принстонском университете и уже 16 лет читает лекции по статистике. Ведет активную исследовательскую работу и является научным руководителем лаборатории по изучению человеческой памяти, которая исследует мыслительные и нейронные механизмы памяти, внимания и интеллекта. Также Эндрю Конвей является помощником редактора в журнале о когнитивной психологии.

Краткое описание: курс задуман как введение в самые базовые понятия статистики. Он предназначен для широкой публики и не требует специальных знаний. Тем, кто уже поверхностно знаком с этой наукой, курс поможет освежить информацию в уме. Также предполагается знакомство с языком программирования R, что включает в себя написание кода на нем. Среда программирования для языка R является свободным программным обеспечением, и преподаватель обещает, что буквально через несколько лекций вы начнете на нем программировать. Таким образом, курс идеален для новичков.

Содержание:

  • случайная выборка и распределение;
  • дескриптивная статистика, измерения;
  • корреляция, причинная связь;
  • множественная регрессия, метод наименьших квадратов;
  • доверительный интервал, мощность статистического теста;
  • t-критерий, критерий хи-квадрата, анализ изменений.

Предполагаемые исходные знания: любой уровень.

Срок обучения: 6 недель.

Сертификат: не выдается.

 

 

3. Introduction to Statistics

 Платформа: Udacity

Университет: Udacity – это сайт, появившийся в результате эксперимента Стэнфордского университета с лекциями, выложенными в открытый доступ. Преподаватели и профессора из разных учебных заведений создают свои курсы и распространяют их с помощью данного ресурса. 

Лекторы: Себастьян Трун и Адам Шервин (помощник). Себастьян Трун - профессор компьютерных наук в Стэнфордском университете, отрудник Google, член Национальной инженерной академии США, а также Германской академию наук. Он специализируется на исследовании робототехники и машинного обучения, в частности, на беспилотных автомобилях (именно над этим проектом он работал в Google).

Краткое описание: в данном курсе студенты должны понять, как взаимодействуют между собой данные, и изучить их отношения между собой, используя математику. Лекции включают в себя визуализацию данных, теорию вероятности, регрессию и другие базовые понятия.

Содержание:

  • визуализация отношений данных друг к другу, парадокс Симпсона;
  • теория вероятности, теорема Байеса, корреляция и причинная связь;
  • метод максимального правдоподобия, среднее значение, среднеквадратическое отклонение, дисперсия случайной величины;
  • статистические выбросы, медианы, биномиальное распределение, центральная предельная теорема, операции с нормальным распределением;
  • доверительные интервалы, проверка гипотез;
  • линейная регрессия и корреляция.

Предполагаемые исходные знания: знакомство с базовыми понятиями алгебры.

Срок обучения: зависит от скорости вашего обучения.

Сертификат: доступен после получения первого уровня знаний по курсу.

 

 

 4. Statistics

 Платформа: Udacity

Университет: Udacity – это сайт, появившийся в результате эксперимента Стэнфордского университета с лекциями, выложенными в открытый доступ. Преподаватели и профессора из разных учебных заведений создают свои курсы и распространяют их с помощью данного ресурса. 

Лекторы: Шон Ларвэй, Рональд Роджерс, Кэти Корманик (помощник). Шон Ларвэй – доктор наук, изучал поведенческий анализ, потом занялся психофармакологией. Преподает статистику уже более 15 лет. Рональд Роджерс – профессор психологии в Университете штата в Сан-Хосе, изучал поведенческую неврологию, создал свои курсы по статистике и исследовательским методам для разных уровней обучения. Кэти Корманик – составитель учебных планов и консультант по образованию. Имеет степень магистра наук в области международного обучения.

Краткое описание: курс должен научить простым и действенным методам описания и понимания информации, чтобы студенты могли более точно принимать решения. Он включает в себя применение статистики в повседневной жизни, сбор данных через наблюдение и эксперименты, организация и описание данных, статистические выводы с помощью оценок и проверок гипотез, корреляция и простая регрессия и многое другое.

Содержание:

  • статистические исследовательские методы, частотные распределения и визуализация данных;
  • среднее значение, изменчивость;
  • вероятности и нормальное распределение, выборочное распределение;
  • оценка, проверка статистических гипотез;
  • t-критерии, дисперсионный анализ;
  • корреляция, регрессия, критерий хи-квадрата.

Предполагаемые исходные знания: базовое понимание пропорций (доли, проценты, десятые части), отрицательных чисел, основ алгебры.

Срок обучения: зависит от скорости вашего обучения.

Сертификат: доступен после получения первого уровня знаний по курсу.

 

 

5. Statistics: Making Sense of Data

 Платформа: Coursera

Университет: Торонтский университет - учрежден в 1827 г., состоит из 12 разнопрофильных колледжей. Помимо обучения там широко занимаются исследованиями: так, именно в этом заведении был открыт инсулин, проводилось изучение стволовых клеток, усовершенствовалась мультитач-технология. Здесь же первый раз применили на практике электронный микроскоп.

Лекторы: Элисон Гиббс и Джеффри Розенталь. Элисон Гиббс – старший преподаватель на кафедре статистических наук Торонтского университета. Она преподавала большое количество курсов по статистике и теории вероятности, а также разрабатывала программы, чтобы научить школьников статистическому мышлению. Джеффри Розенталь – профессор на той же кафедре, который получил немалое количество наград за свою исследовательскую и преподавательскую деятельность. Он также выпустил книгу “Struck by Lightning: The Curious World of Probabilities”, которая стала бестселлером в Канаде и была переведена на десять языков.

Краткое описание: этот курс предполагает изучение основ статистики, а также прикладного использования статистических доказательств в разных областях. Затрагиваются методы сбора данных, конструирование эффективных графических и численных диаграмм для понимания данных, описание ошибок в оценке некоторых важных величин. Также приводятся ключевые идеи для тестов, которые отделяют существенные изменения в данных от их естественных колебаний.

Содержание:

  • работа с выборками данных;
  • наблюдения и эксперименты;
  • вероятностные модели, нормальное распределение, закон больших чисел, центральная предельная теорема, выборочное распределение;
  • тесты значимости, изучение способов оценить колебания данных;
  • метод наименьшего квадрата, оценка статистических критериев, эффекты выбросов и т. д.

Предполагаемые исходные знания: необходимо иметь представление о базовых понятиях высшей математики.

Срок обучения: 8 недель.

Сертификат: выдается при выполнении всех домашних работ и тестов.

 

 

6. Mathematical Biostatistics Boot Camp

 Платформа: Coursera

Университет: университет Джона Хопкинса – частный исследовательский университет, названный по имени своего основателя; основан в 1876 г. Широко занимается научной деятельностью – в разное время там работало более тридцати лауреатов Нобелевской премии. Является организатором международных Гордоновских конференций.

Лектор: Брайан Каффо – доцент кафедры биометрии на факультете здравоохранения. Он работает в области вычислительной статистики и нейроинформатики. За свои исследования получил президентскую награду PECASE.

Краткое описание: биометрия – это статистика, примененная к биомедицинским исследованиям. Данный курс должен помочь студентам глубже понять этот раздел науки. После его завершения слушатели будут знать на базовом уровне цели, предпосылки, плюсы и минус вероятностных моделей в медицине. Такой подход даст им в руки инструмент для дальнейшего самообучения. Курс включает в себя изучение теории вероятности, случайных переменных, распределений, математических ожиданий, доверительных интервалов и многого другого.

Содержание:

  • Математическая биометрия, вероятностные выборки и их свойства;
  • статистическая вероятность;
  • доверительные интервалы;
  • графический и прикладной анализ данных, использование диаграмм рассеивания, ящичковых диаграмм и отображения многовариантных данных.

Предполагаемые исходные знания: необходимо разбираться в математическом анализе, теории множеств и иметь достаточный уровень математической грамотности. Полезно также обладать некоторыми навыками программирования.

Срок обучения: 7 недель.

Сертификат: неизвестно.

 

 

7. Stat2.1x: Introduction to Statistics: Descriptive Statistics

 Платформа: edX

Университет: Калифорнийский университет в Беркли – основан в 1868 г. и входит в число лучших в мире образовательных учреждений. Известен своими специалистами в IT-сфере, а также в области физики и экономики. Именно в этом университете изобрели циклотрон и открыли множество химических элементов, в частности, плутоний. Ученые, работающие там, сыграли ключевую роль в изобретении атомной бомбы во время Второй мировой войны, а также в разработке лазера.

Лекторы: Ани Адикари, Филипп Старк, Пол Мацирас (помощник), Гордон Хитон (помощник). Ани Адикари – старший преподаватель статистики в Калифонийском университете в Беркли, специализируется на применении статистики в естественных науках. Отличный учитель, имеет несколько наград, полученных за преподавание. Филипп Старк – профессор статистики в Калифонийском университете в Беркли, занимается исследованиями причинно-следственных связей, информационным поиском, контент-фильтрами интернета, непараметрическими данными, а также вычислительными моделями сложных систем. Консультант некоторых государственных департаментов США, а также Федеральной торговой комиссии. Пол Мацирас – старшекурсник со специализацией в статистике и экономике, Гордон Хитон – студент средних курсов, изучающий статистику и теорию вероятности, многомерный анализ, теорию игр, макро- и микроэкономику.

Краткое описание: курс предполагает введение слушателя в основы и методы статистики, чтобы тот научился делать заключения с помощью данных. Он основан на дескриптивной статистике, цель которой – суммировать и представить цифровую информацию так, чтобы она была наглядной и полезной. В курсе делается акцент на понимании и логике производимых вычислений, а не на формулах. Теория сопровождается примерами из естественных и гуманитарных наук.

Содержание:

  • Гистограммы и процентили;
  • медиана, среднее значение, неравенство Маркова;
  • статистический размах, межквартильный размах, отклонения от среднего;
  • стандартное отклонение, среднеквадратическое значение, неравенство Чебышева;
  •  гистограмма колоколообразной формы, нормальная кривая;
  • отношения между двумя переменными;
  • оценка величины переменной, регрессия;
  • метод наименьших квадратов.

Предполагаемые исходные знания: неизвестно.

Срок обучения: в университете полный курс читается за 15 недель, курс 2.1х – это первые 5 недель обучения.

Сертификат: выдается тем, кто сдал задачи и контрольные на проходной балл и выше.

 

По материалам блога Технодзен