Активные курсы на coursera.org

[Uzanka]

Сообщение от Дмитрий В.

Computing for Data Analysis

Я пас, т.к. я его прошла уже

курс очень короткий и сложный для новичка. Он пытается в 4 недели запихать ооочень много информации. Для начального уровня изучения я бы не рекомендовала этот курс Особенно будет тяжело тем, кто никогда не программировал или не изучал программирование. А вот если уже есть какие-то знания по R, то курс хороший.. быстро и по сути

[Hogfather]

Сообщение от Дмитрий В.

его проходили уже?

Выше писал. Окончил с отличием. Но он сложный, предупреждаю.

[Uzanka]

Сообщение от Дмитрий В.

На Data Analysis Вы,

я попробую записалась но не обещаю, что смогу дотянуть до конца... дядюшка Хог говорит, что тяжело там...

[Hogfather]

Я еще записался на

Statistics One
Andrew Conway
Statistics One is a comprehensive yet friendly introduction to statistics.

Workload: 5-8 hours/week
Watch intro video
Sessions:
Sep 22nd 2013 (12 weeks long)

https://www.coursera.org/course/stats1

Course Syllabus
Lecture Topics
Lecture 1: Experimental research
Lecture 2: Correlational research
Lecture 3: Variables and distributions
Lecture 4: Summary statistics
Lecture 5: Correlation
Lecture 6: Measurement
Lecture 7: Introduction to regression
Lecture 8: Null Hypothesis Significance Tests (NHST)
Lecture 9: Central limit theorem
Lecture 10: Confidence intervals
Lecture 11: Multiple regression
Lecture 12: Multiple regression continued
Lecture 13: Moderation
Lecture 14: Mediation
Lecture 15: Group comparisons (t-tests)
Lecture 16: Group comparisons (ANOVA)
Lecture 17: Factorial ANOVA
Lecture 18: Repeated measures ANOVA
Lecture 19: Chi-square
Lecture 20 Binary logistic regression
Lecture 21: Assumptions revisited (correlation and regression)
Lecture 22: Generalized Linear Model
Lecture 23: Assumptions revisited (t-tests and ANOVA)
Lecture 24: Non-parametrics (Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis)
Lab Topics:
Lab 1: Download and install R
Lab 2: Histograms and summary statistics
Lab 3: Scatterplots and correlations
Lab 4: Regression
Lab 5: Confidence intervals
Lab 6: Multiple regression
Lab 7: Moderation and mediation
Lab 8: Group comparisons (t-tests, ANOVA, post-hoc tests)
Lab 9: Factorial ANOVA
Lab 10: Chi-square
Lab 11: Non-linear regression (Binary logistic and Poisson)
Lab 12: Non-parametrics (Mann-Whitney U and Kruskal-Wallis)

Также на R. Хочу некоторые вещи по стат.анализу у себя довести до автоматизма.

[Uzanka]

Сообщение от Hogfather

Statistics One

ой, я лучше вот на это запишусь. Тяжелый курс не хочу брать. В статистике я не очень ((

Дмитрий, давайте с нами на Statistics One!

[Дмитрий В.]

Сообщение от Hogfather

Выше писал. Окончил с отличием. Но он сложный, предупреждаю.

Я посмотрю, как Computing for Data Analysis пойдет. Если мозг будет плавиться несильно, попробую Data Analysis, будет слишком сложно - забью на это дело.

Сообщение от Uzanka

Дмитрий, давайте с нами на Statistics One!

Uzanka, Hogfather, а что, как полагаете, на начальном этапе проще будет, CDA или Stat-1?

[Uzanka]

Сообщение от Дмитрий В.

Computing for Data Analysis

это по языку R. И очень сложный для новичка потому что "галопом по Европам". Я его начала, когда ни слова не знала об R. Первое время меня "ломало" просто.

[Дмитрий В.]

Uzanka, на Statistics One тоже записался, в сентябре станет ясно, насколько будет успеваться все это и, если времени не будет хватать, какой из курсов оставить, а какой бросить.

[Hogfather]

Сообщение от Дмитрий В.

как полагаете

Он сложный, но Вам бы я его рекомендовал. Хорошо мозги прочищает. Просто надо настроиться на то, что "халява" не пройдет и быть готовым писать два эссе на языке эвентуального противника, а в них только на матмодель уходит много времени, я уж не говорю про необходимость изложить это в стихах.

[Дмитрий В.]

Hogfather, попробую. Главное будет время распределить так, чтобы хватило и на освоение программы магистратуры, и на Курсеру, и еще на ряд важных дел