Узнать коды статистики онлайн: Узнать коды статистики по ИНН онлайн в 2021

Содержание

КОДЫ СТАТИСТИКИ ПО ИНН ДЛЯ ЮРИДИЧЕСКИХ ЛИЦ

Современные сервисы позволяют бесплатно получить по ИНН коды Росстата для юридических лиц и предпринимателей. ОКВЭД по видам деятельности можно посмотреть в выписке, сделанной на сайте ФНС. Если распечатать эту информацию на обычной бумаге, получится действительный документ, который допустимо предъявить в банк или другую инстанцию.

Что такое коды статистики

Статистические коды присваивает Федеральная служба государственной статистики (Росстат). Они содержат информацию об основных характеристиках каждого хозяйствующего субъекта, в том числе каждой организации или ИП. Эта информация представлена в зашифрованном виде.

Без кодов статистики обойтись нельзя. Их нужно указывать в бухгалтерской, налоговой и статистической отчетности, которую регулярно сдают все компании и предприниматели. Плюс к этому данные коды приходится сообщать банкирам, чтобы те открыли расчетный счет.

Виды кодов статистики и их применение

ОКПО (общероссийский классификатор предприятий и организаций). Это основной код хозяйствующих субъектов России. Его присваивают всем компаниям, их филиалам и представительствам, а также всем индивидуальным предпринимателям. Без ОКПО деятельность незаконна. У юридических лиц он восьмизначный, у ИП — десятизначный. ОКПО применяется при обмене данными между ведомствами и при статистическом анализе.
ОКТМО (общероссийский классификатор территорий муниципальных образований). Росстат считывает этот код с отчетности, представленной организацией или предпринимателем. Далее распознает муниципальное образование, к которому относится компания или ИП. Есть ОКТМО, состоящие из 8-ми цифр. Первые две обозначают регион. Цифры с третьей по пятую — муниципальный район, городской округ или внутригородские территории Москвы, Санкт-Петербурга и Севастополя. Цифры с шестой по восьмую — городское поселение, внутригородские районы, сельское поселение или межселенные территории.

Обратите внимание: в веб-сервисах актуальные коды ОКТМО устанавливаются автоматически, без участия пользователя. Бухгалтеру при заполнении отчета остается только выбрать название своего муниципального образования.

ОКОПФ (общероссийский классификатор организационно-правовых форм) состоит из пяти цифр. Первая указывает на раздел. Например, коммерческие корпоративные организации объединены в разделе 1, граждане (физлица) — в разделе 5 и проч. Вторая и третья цифры означает тип, а четвертая и пятая — вид организационно-правовой формы. ОКОПФ не уникальны. Существует единый код для всех ООО — 12300, единый для всех ИП — 50102 и т.д. Они используются в информационных ресурсах, которые содержат данные о хозяйствующих субъектах.
4. ОКОГУ (общероссийский классификатор органов государственной власти и управления) применяется для удобства статистического наблюдения. Код состоит из семи знаков, первый из которых обозначает группу. Всего есть пять групп. Первая, вторая, третья и пятая предназначены для органов власти или управления: государственных, региональных, муниципальных и межгосударственных. Четвертая группа объединяет организации, по которым осуществляется федеральное статистическое наблюдение. Таким образом, у всех компаний, не относящихся к структурам власти, ОКОГУ начинается с цифры «4». Эти коды не уникальны, разные юрлица и предприниматели могут получить одинаковые ОКОГУ.
5. ОКОФС (общероссийский классификатор форм собственности) используется для статистического анализа и формирования различных информационных ресурсов. Этот код двузначный. Первый знак показывает номер группы: «1» — российская собственность, «2» — иностранная, «3» — совместная российская и иностранная, «4» — смешанная российская с долей государственной и т.д. Второй знак обозначат порядковый номер внутри группы. К примеру, ОКОФС «16» присваивается тем, у кого частная российская собственность.

6. ОКВЭД (общероссийский классификатор видов экономической деятельности) показывает виды деятельности, которыми занимается или собирается заниматься компания или ИП. У организации или предпринимателя может быть несколько ОКВЭД. Первый раз их присваивают при регистрации, а затем, если есть необходимость, при смене направлений бизнеса. В настоящее время используется ОКВЭД2 (ОК 029-2014 (КДЕС Ред.2), утвержденный приказом Росстандарта
от 31.01.14 № 14-ст. Этот код указывают во многих видах отчетности, в том числе налоговой. В частности, поле для ОКВЭД есть в форме расчета по страховым взносам и в декларации по НДС.

Получение кодов онлайн для ООО и ИП

Первый раз документ с кодами (кроме ОКВЭД) вновь зарегистрированная компания или ИП бесплатно получает в Росстате. Несколько лет назад это было свидетельство, скрепленное печатью указанного ведомства. Сейчас и называние, и оформление документа стали другими.

СПРАВКА. Современный документ из статистики называется уведомлением. В нем нет печати. Тем не менее он является действительным, и его можно предъявить в банк, а также в любую другую инстанцию.

Есть и еще одно важное новшество. Прежде, если свидетельство с кодами было потеряно, приходилось получать дубликат и платить за это деньги. В настоящее время Росстат не выдает повторных уведомлений. Зато их можно получить самостоятельно в режиме онлайн без какой-либо оплаты.

Особняком стоят коды ОКВЭД. Они перечислены не в уведомлении Росстата, а в выписке из единого госреестра юридических лиц (ЕГРЮЛ) или предпринимателей (ЕГРИП). Эти реестры ведут налоговики.

Как бесплатно получить коды статистики по ИНН онлайн?

Есть несколько сайтов, где ООО или ИП может скачать по ИНН и распечатать информацию из органов статистики (кроме ОКВЭД):

сервис «Коды Росстата Российской Федерации». Требуется выбрать из перечня свой субъект РФ, пройти по ссылке «Сформировать и распечатать уведомление с кодами статистики общероссийских классификаторов» для юрлиц или для ИП. Затем ввести идентификационный номер налогоплательщика или номер ОГРН;
онлайн-сервис Росстата. Нужно ввести на выбор ОКПО, ИНН, либо ОГРН и нажать «Получить».

ВНИМАНИЕ. Для повторного получения ОКВЭД следует бесплатно сформировать выписку из ЕГРЮЛ или ЕГРИП. Сделать это можно на сайте Федеральной налоговой службы. Здесь надо ввести ИНН, ОГРН или название организации (фамилию и имя ИП). Чтобы быстрее найти нужное ООО, либо предпринимателя, лучше дополнительно указать регион, выбрав его из списка.

Далее следует распечатать полученное по ИНН уведомление или выписку с кодами статистики. Не обязательно использовать фирменный бланк, подойдет обычная бумага. Несмотря на отсутствие печати и подписи должностного лица, документ является официальным.

Коды статистики. Описание и расшифровка

Что такое коды статистики. Расшифровка. Как получить.

Коды статистика — это сведения из Статистических регистров хозяйствующих субъектов Федеральной службы государственной статистики (сокращенно Статрегистра Госстата), утвержденного Приказом № 22 Федеральной службы Госстата от 05.08.05. В некоторых документах Госстат именуется как Росстат. Коды получают организации при регистрации ООО или регистрации ИП.

Справочно: Органы статистики Москвы. Код региона Москва №77, Московской области №50.

Данные сведения позволяют классифицировать юридических лиц и индивидуальных предпринимателей в соответствии со следующими классификаторами:

ОКПО — Общероссийский классификатор предприятий и организаций;

ОКАТО — Общероссийский классификатор объектов административно-территориального деления;
ОКТМО — Общероссийский классификатор территорий муниципальных образований;
ОКОГУ — Общероссийский классификатор органов государственной власти и управления;
ОКФС — Общероссийский классификатор форм собственности;
ОКОПФ — Общероссийский классификатор организационно-правовых форм;
ОКВЭД — Общероссийский классификатор видов экономической деятельности.

Для чего нужны и куда потребуются коды

Внесение изменений в учредительные документы, к примеру при изменении адреса регистрации ИП и ООО или открытии филиала.
Сдача бухгалтерской отчетности, в т.ч. налоговой.
Открытии расчетного счета в банке. Требование часто встречается, однако уведомление о кодах не включено в состав перечня документов, необходимых для открытия банковских счетов (письмо Центробанка от 27.10.2011г. № 011-31-1/4394). Таким образом, требование банка предоставить коды статистики Росстат неправомерно.

и в других случаях.

Как узнать и где их получить

Где узнать. Узнать коды можно на сайте ведомства. Сайт баз кодов статистики по всем регионам тут. Предоставляются коды статистики бесплатно. Узнать коды статистики можно вбив ИНН или ОГРН.

Где получить. Самостоятельно получить и распечатать Уведомление Статрегистра Росстата, содержащее коды статистики онлайн в базах территориальных органов Федеральной службы государственной статистики. С учетом следующего:

I. Индивидуальные предприниматели должны представить следующие документы (обычные незаверенные копии):

копию Свидетельства о регистрации.
копию ИНН.
копию Выписки из ЕГРИП.
копию паспорта.

II. Организации представляют следующие документы (обычные незаверенные копии):

копию Устава.

копию ИНН.
копию Свидетельства о государственной регистрации юридического лица.
копию Выписки из ЕГРЮЛ.
паспортные данные директора компании.
доверенность (при необходимости).

Увидели опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter

Подпишитесь в соц сетях

Публикуем ссылку на статью, как только она выходит. Отдельно даём знать о важных изменениях в законах.

Поделиться с друзьями

Важно знать!

Поэтому, для вас работают бесплатные эксперты-консультанты!
Расскажите о вашей проблеме, и мы поможем ее решить! Задайте вопрос прямо сейчас!

Анонимно

Профессионально

Задать вопрос юристу бесплатно

Ссылки по теме:

Получить коды статистики онлайн и распечатать уведомление

Если Вам необходима помощь справочно-правового характера (у Вас сложный случай, и Вы не знаете как оформить документы, в МФЦ необоснованно требуют дополнительные бумаги и справки или вовсе отказывают), то мы предлагаем бесплатную юридическую консультацию:

Для жителей Москвы и МО — +7 (495) 332-37-90
Санкт-Петербург и Лен. область — +7 (812) 449-45-96 Доб. 640

Налоговая инспекция, после успешного прохождения процедуры государственной регистрации, помимо внебюджетных фондов , передает информацию о зарегистрированных ИП и ООО в территориальный орган Федеральной службы государственной статистики Росстат, Госстат. Росстат обрабатывает полученные данные и присваивает каждому индивидуальному предпринимателю и организации коды из общероссийских классификаторов это и есть коды статистики :. Коды ОКВЭД также считаются кодами статистики, но отсутствуют в данном списке, поскольку ИП и организации самостоятельно подбирают их еще на этапе подготовки документов на регистрацию. Образец уведомления с кодами статистики из Росстата т. Получение кодов статистики не является обязательной процедурой, а само уведомление носит информационно-справочный характер.

Статкоды присваиваются экономическому субъекту в момент его регистрации. Полный их набор дает в зашифрованном виде данные об основных характеристиках субъекта:.

Как узнать ОКПО и другие коды статистики по ИНН бесплатно на сайте Росстата

Юридическим лицам. Индивидуальным предпринимателям. После нажатия кнопки Поиск должны отобразиться Ваши коды статистики Росстат, а также кнопка Сохранить или открыть в Word печать. Нажав данную кнопку загрузится автоматически сформированное Уведомление в формате Word, которое и необходимо распечатать.

Адреса и контактные телефоны районных отделов территориального органа Федеральной службы государственной статистики по городу Москве для личного обращения:. Районные отделы статистики по городу Москва.

Официальный сайт статистики по городу Москва. После государственной регистрации информация поступает из налоговых органов в территориальный орган Федеральной службы государственной статистики, где вносится в базы данных.

Информация в базах обновляется несколько раз в месяц, как правило, это происходит после 15 и числа каждого месяца. Адреса и телефоны районных отделов статистики представлены выше. Сервис может не работать в выходные и праздничные дни.

Возможно некорректное отображение в браузере Internet Explorer, работоспособность подтверждена в браузерах Chrome, Opera и Firefox. Если по каким-то причинам страница сервиса не открылась, обновите её, нажав клавишу F5, или попробуйте зайти позже. Северная Осетия-Алания. С 1 августа года осуществляется переход на единую базу Росстата, которая доступна по ссылке: Получить Уведомление с кодами ОК ТЭИ Сервис может не работать в выходные и праздничные дни.

Коды статистики Москва

Подробно и пошагово о том, как можно узнать и распечатать свои коды статистики в любое время, в любом месте и бесплатно. С августа появился новый онлайн-способ получения кодов статистики. Теперь все стало гораздо проще и быстрее, чем раньше. ФСГС в заголовке — это и есть Федеральная служба государственной статистики. Вводим свои данные в форму. Можно заполнять не все поля.

Коды статистики Росстата

В уведомлении о присвоении кодов статистики указываются:. Раньше получить коды статистики из Росстата можно было только при личном визите и c письменным заявлением. Обратите внимание : после вывода искомых кодов статистики в самом низу страницы появится кнопка «Экспортировать»:. Нажав на нее, Вы сможете сохранить полученные сведения к себе на компьютер, а также сохранить уведомление о присвоении кодов статистики. Также уведомление о присвоении кодов статистики для организаций и ИП можно получить: самостоятельно в территориальном органе Росстата адреса и телефоны территориальных органов Росстата можно найти здесь.

Коды статистики онлайн: как получить?

Благодаря данному сервису вы можете получить уведомление с кодами статистики общероссийских классификаторов из Федеральной службы статистики, с подробной расшифровкой по любому ЮЛ или ИП зарегистрированному в России. Пример документа онлайн. Пример документа с печатью Росстат. В результате поиска будет найдены записи, удовлетворяющие условиям запроса с ОКПО и наименованием. Нажав на кнопку Печать , Вы сможете сохранить к себе документ в формате PDF или распечатать уведомление с кодами статистики из Росстата. Бюрократические проблемы и негибкость выдающей организации создают определенные трудности и временные потери в совершении такого простого действия как получение кодов статистики. Заявление необходимо подавать лично, по почте или с помощью электронных средств связи эту процедуру выполнить нельзя. Для получения готового информационного письма с кодами статистики необходимо отстоять неопределенное время в очереди к двум кабинетам.

Коды статистики

Теперь же юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям можно получить коды статистики онлайн и распечатать Уведомление из Статрегистра Росстата самостоятельно без личного обращения в территориальный орган Росстата. Информация по идентификации кодами ОК ТЭИ находится в свободном доступе и её можно получить в базах территориальных органов Росстата. Для получения кодов статистики и печати Уведомления Выберите Ваш регион в списке слева. Для более быстрого поиска цифрами обозначены коды субъектов Российской Федерации. Предоставляются коды статистики бесплатно.

После того, как предприятие или предприниматель заканчивает процедуру государственной регистрации, ему присваиваются конкретные коды статистики.

Для контроля над состоянием экономики государство ведет постоянный статистический учет хозяйственной деятельности юридических лиц и индивидуальных предпринимателей. Функции по формированию официальной статистической информации, а также по ведению государственных статистических наблюдений и исследований возложены на Федеральную службу государственной статистики Росстат. Во исполнение указанных функций в Росстате была создана специальная база данных — Статистический регистр хозяйствующих субъектов Статрегистр. В нем содержится информация:.

Узнать коды статистики онлайн бесплатно

7 лучших онлайн-курсов по статистике для науки о данных в 2022 году

В настоящее время наука о данных стала популярной и прибыльной областью обучения. Все больше и больше людей заинтересованы в карьере, связанной с наукой о данных, такой как специалист по данным, аналитик данных и инженер данных.

Однако овладение наукой о данных невозможно без изучения статистики, изучения сбора, организации и анализа данных.

Многие студенты изучают статистику в колледже, хотя большинство из них никогда не получают степень по статистике.Я тоже был одним из них, и мне нравился класс. Я чувствовал, что предмет полезен и не слишком сложен для изучения.

Для тех, кто не посещал курс, вы можете самостоятельно изучить статистику из многочисленных высококачественных онлайн-курсов по статистике, которые послужат хорошей основой для более продвинутых курсов по науке о данных, таких как NumPy и Pandas, или машинного обучения.

Ниже приведены лучшие онлайн-курсы по статистике, которые вы должны рассмотреть.

Вещи, которые вы должны знать Распределения по индуктивной нагрузке

Статистика на уровне колледжа более чем необходима для науки о данных и бизнес-аналитики, особенно если вы посещали продвинутый курс статистики или курс статистики для выпускников.

Однако, если вы никогда не изучаете статистику с помощью таких языков программирования, как Python или R, онлайн-курсы по этой теме будут полезны или даже необходимы.

Исходя из моего опыта, вам следует выполнить как можно больше упражнений или наборов задач, так как они помогут вам быстрее понять концепции.

Для тех, кто интересуется курсами Udemy, учебная платформа часто предлагает значительные скидки на все курсы, поэтому, пожалуйста, убедитесь, что вы выбрали все курсы, которые хотите, в течение этого времени.

С другой стороны, каждая специализация Coursera позволяет вам попробовать все возможности в течение 7 дней бесплатно. Не забудьте воспользоваться этой возможностью, чтобы попробовать перед подпиской.

Наконец, этот пост содержит партнерские ссылки. Я получу небольшую комиссию от платформ онлайн-обучения, если вы купите онлайн-курсы по моим ссылкам. Я обещаю, что буду использовать этот доход, чтобы и дальше предоставлять лучший контент для посетителей.

Лучший онлайн-курс по статистике (без кода)

Это вводные курсы по статистике, которые не требуют от учащихся базовых знаний в области кодирования.Вы будете изучать статистику и вероятность с самого начала.

Тем, кто хочет изучать науку о данных, но ничего не знает о статистике, могут быть полезны эти курсы, потому что типичный курс статистики для науки о данных будет объяснять гораздо менее фундаментальные концепции статистики.

Однако, если вы уже знакомы со статистикой и хотите изучать статистику для науки о данных, вы можете пропустить эту часть.

1. Базовая статистика/выводная статистика (Coursera)

Эти два курса на Coursera являются частью специализации «Методы и статистика в социальных науках» Амстердамского университета.Вы изучите основные понятия статистики без какого-либо кодирования.

Базовая статистика — хорошие вводные курсы по статистике

Содержание курса

Базовая статистика охватит эти темы в базовой статистике и вероятности.

Исследование данных (среднее, медиана, мода, стандартное отклонение, дисперсия)
Корреляция и регрессия (двумерный анализ, МНК-регрессия, R-квадрат)
Теория вероятностей (случайность, теория множеств, древовидные диаграммы)
Распределения вероятностей ( Случайная величина, нормальное распределение, биномиальное распределение)
Выборочное распределение и центральная предельная теорема
Доверительные интервалы
Достоверное тестирование

Логическая статистика является продолжением первого курса.Вы научитесь делать выводы на основе отношений. Эти статистические методы имеют решающее значение для обучения машинному обучению, анализа данных и многих других областей, связанных с данными.

Проверка гипотез
Категорная ассоциация (критерий хи-квадрат)
Модели простой регрессии и множественной регрессии
Дисперсионный анализ
Непараметрические тесты

Вы должны записаться на эти две специализации, чтобы пройти эти две специализации. Подписка будет стоить 39 долларов в месяц.После регистрации вы сможете пройти все полные курсы по специализации.

Комментарии и советы

Эти два курса, по сути, являются курсом статистики 101 в колледже. Вы изучите все основы статистики и вероятности.

Самое замечательное в каждом курсе — это тот факт, что будет заключительный экзамен, который проверяет знания, которые вы изучили, чтобы ваш опыт не отличался от опыта студентов колледжа.

Однако некоторые рецензенты отметили, что курсы проходят быстро. Тем, кто плохо разбирается в математике, возможно, придется часто перематывать назад, чтобы понять все основные понятия.

Приблизительное время выполнения: 27 часов и 23 часа соответственно

2. Станьте мастером теории вероятностей и статистики (Udemy)

Этот курс является надежной и лаконичной альтернативой первому курсу. Создателем является Криста Кинг , опытный и популярный репетитор по математике на Udemy.

Станьте мастером теории вероятностей и статистики — хороший вводный курс по статистике

Содержание курса

Визуализация базовых данных (таблицы, графики, диаграммы, гистограммы, диаграммы и т. д.)
Фундаментальный анализ данных (среднее, медиана, мода, спред, диаграммы типа «ящик и ус»)
Распределения
Теория вероятностей и случайные величины
Выборка и проверка гипотез
Регрессионные модели

Каждый урок снабжен конспектами и заданиями, которые помогут вам практиковаться.Кроме того, Криста также предоставит рабочую тетрадь для тех, кто хочет закрепить свои знания по курсу.

Комментарии и советы

Согласно бесплатному видеоуроку, вы узнаете из онлайн-видео о каракулях на доске.

Криста запишет концепции на доске Doodle и предоставит дополнительные примеры и вопросы, которые помогут вам понять интуитивно. Я также думаю, что этот стиль обучения более приятен, чем традиционные занятия в колледже.

Криста также все объясняет четким и дружелюбным голосом без монотонности.Вы будете сосредоточены гораздо больше, чем на занятиях с обычным профессором в колледже.

В общем, если вы хотите изучить основы теории вероятностей и статистики без стрессовой обстановки в колледже, этот курс для вас.

Продолжительность курса : 11,5 часов видеолекций

Рейтинги : 4,7/5,0 звезд

Студенты : 45 900+

3. Семинар по теории вероятностей и статистике (Удемы)

Для тех, кто хочет получить более подробный курс, этот семинар Джорджа Ингерсолла , заместителя декана Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, является убедительным вариантом для рассмотрения.

Практикум по теории вероятностей и статистике

Содержание курса

Основные понятия вероятности и статистики (центральная тенденция, ожидаемое значение, стандартное отклонение)
Условная вероятность, теорема Байеса, случайные величины
Распределение вероятностей
Выборка и проверка гипотез
Линейный/множественный регрессионный анализ 2

0 Решение

Этот курс полон викторин и наборов задач. Каждый урок будет иметь несколько из них для вас, чтобы попрактиковаться.В конце курса у вас будет комплексная оценка с подробными решениями для укрепления ваших навыков.

Комментарии и советы

Согласно бесплатному видеоуроку, класс Джорджа будет похож на класс статистики в колледже, но с немного неформальной обстановкой.

Когда он преподает, он рассказывает много подробностей и предлагает ученикам продуманные вопросы для размышления. Такой подход поможет вам интуитивно понять концепции за короткое время.

Самое замечательное в этом курсе — это учебный материал, в котором есть множество наборов реальных задач. Многие рецензенты отметили, что они сложны и полезны для изучения статистики.

Продолжительность курса : 21,5 часа видеолекций

Рейтинги : 4,6/5,0 звезд

Студенты : 26 800+

Лучшая статистика курсов по науке о данных (кодирование)

Далее я расскажу о лучших статистических данных для курсов по науке о данных.

В отличие от предыдущих курсов, вы изучите прикладную статистику для полей, связанных с данными. Содержание курса будет другим, и оно, безусловно, потребует кодирования.

Чтобы пройти эти курсы, вы должны подготовиться к программированию на Python или R. Базовые знания одного из этих языков программирования полезны или даже необходимы. Тем не менее, вам не нужно быть экспертом в области компьютерных наук, чтобы начать учиться.

4. Статистика со специализацией Python (Coursera)

Эта специализация Мичиганского университета научит вас использовать Python для статистического вывода, визуализации и моделирования.Вы будете учиться у экспертов с многолетним опытом преподавания в университете.

Статистика со специализацией Python

Содержание курса

В этой специализации есть три второстепенных курса, которые вы должны пройти по порядку.

Понимание и визуализация данных — Вы изучите основные понятия статистики, такие как исследование данных, сбор данных, интерпретация и многое другое. На лабораторных занятиях вы научитесь использовать многие библиотеки Python, такие как NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn и многие другие.
Логическая статистика — Вы научитесь проводить анализ данных, строить доверительные интервалы и использовать другие статистические методы для различных наборов данных из различных тематических исследований.
Подгонка статистических моделей к данным с помощью Python . Вы научитесь делать выводы на основе взаимосвязей между переменными и генерировать прогнозы для будущих наблюдений. Вы узнаете много нового о статистическом моделировании, таком как линейная/логистическая регрессия и многом другом.

Мичиганский университет рекомендует уделять этому курсу 4 часа в неделю, чтобы пройти его за 3 месяца.

Ежемесячный платеж: $49

Комментарии и советы

Эта специализация, пожалуй, одна из лучших по статистике курсов Python. Это поможет вам создать прочную основу для обучения машинному обучению, глубокому обучению и науке о данных в целом, поскольку каждая библиотека на занятиях — это инструменты, которые специалисты по данным используют в реальной жизни.

Также будут лабораторные занятия, на которых вы получите практический опыт.Курс также содержит множество реальных примеров и наборов данных, которые помогут вам провести статистический анализ. Такой подход делает программу намного увлекательнее.

Хотя инструкторы отмечают, что вам не нужен опыт работы с Python, я предлагаю другое. В этом курсе вы будете использовать множество расширенных библиотек Python, которые могут быть трудны для понимания абсолютным новичкам. Следовательно, предварительное прохождение курса Python очень поможет вам.

5. Статистика со специализацией R (Coursera)

Эта специализация Университета Дьюка очень похожа на UMich.Однако вы будете использовать язык программирования R вместо Python. После прохождения курса вы сможете самостоятельно создать отчет по анализу данных.

Статистика со специализацией R

Содержание курса

В этой специализации пять курсов. Опять же, было бы лучше, если бы вы взяли их по порядку.

Введение в теорию вероятностей и данных: Базовая теория вероятностей, методы выборки и методы анализа данных с помощью R.
Логическая статистика — Вы будете использовать программирование R для проверки гипотез и интерпретации различных примеров данных.
Линейная регрессия и моделирование — Вы изучите линейную регрессию и статистическое моделирование с помощью теории и примеров данных. Вы будете использовать R для подгонки, проверки и использования моделей, чтобы найти взаимосвязь между переменными.
Байесовская статистика — этот курс научит вас применять байесовские методы к нескольким реальным задачам с помощью R.
Capstone — вы будете использовать все знания, полученные на предыдущих четырех курсах, для выполнения проекта. Вы будете использовать R для проведения исследований и поиска конкретных ответов на реальные вопросы.

Дьюк предлагает вам уделять обучению 3 часа в неделю. Такими темпами вы закончите специализацию за 7 месяцев.

Комментарии и советы

В целом эта специализация предлагает одну из лучших статистик при обучении R онлайн. Вы будете учиться шаг за шагом от начального до среднего уровня, чтобы вы могли создать свой собственный отчет.

Опять же, организатор курса не отмечает, что вам необходимы базовые знания в области программирования R.Однако многие учащиеся опровергли это, указав, что они полностью заблудились во второй части курса, потому что не могли выполнять задачи, связанные с R.

Поэтому я все же рекомендую заранее пройти курс программирования на R.

6. Наука о данных: специализация «Статистика и машинное обучение» (Coursera)

В отличие от этих пяти курсов выше, эта специализация является продвинутым курсом Университета Джона Хопкинса для обучения статистике, необходимой для науки о данных и машинного обучения.

Тем, кто думает поступать на эту специализацию, необходимо разбираться в R и базовой статистике.

Наука о данных: специализация по статистике и машинному обучению

Содержание курса

Вы завершите всю специализацию, пройдя все пять онлайн-курсов.

Статистический вывод . Вы начнете путешествие с изучения теорий и сложностей статистического вывода, чтобы сделать лучший выбор при анализе данных.
Модели регрессии — Глубокий обзор моделей регрессии, одного из самых важных инструментов для специалистов по данным. Вы узнаете, как выбрать правильные модели для ваших данных.
Практическое машинное обучение . В этом курсе вы начнете изучать машинное обучение. Вы узнаете об обучающих и тестовых наборах, переоснащении, алгоритмах машинного обучения и других функциях прогнозирования.
Разработка продуктов данных — Вы научитесь создавать продукты данных, используя пакеты R, Shiny и интерактивную графику.Вы также поймете, как рассказать свою историю о данных аудитории.
Capstone Project . Вы создадите информационный продукт с нуля, используя все, что узнали из предыдущих курсов.

Университет Джонса Хопкинса рекомендует уделять 6 часов в неделю в течение шести месяцев для завершения специализации. Ежемесячная подписка будет стоить 49 долларов в месяц.

Комментарии и советы

Эта специализация является шагом вперед по сравнению с курсом Герцога.В рамках одного курса инструкторы обучают более углубленным знаниям статистики с помощью R и знакомят студентов с миром машинного обучения.

Таким образом, вам нужно будет заранее пройти другие курсы для начинающих. Другими словами, те, кто изучает статистику для науки о данных, могут выбрать эту специализацию в качестве третьего курса.

Тем не менее, я думаю, что эта специализация охватывает слишком много тем. Вы не должны ожидать, что ваши инструкторы будут глубоко разбираться, особенно в области машинного обучения.Тем не менее, вы поймете основы, на которые сможете опираться дальше.

Также следует остерегаться загруженности этой специализации. Шесть часов в неделю — это достаточно интенсивно для всех, кто работает полный рабочий день. Вы должны убедиться, что у вас есть достаточно времени, чтобы учиться. В противном случае вы зря потратите деньги.

7. Программа MicroMasters® по статистике и науке о данных (edX)

7-й курс представляет собой комплексную программу по статистике и науке о данных, предлагаемую онлайн Массачусетским технологическим институтом на edX.Никаких вводных статистических понятий не требуется для изучения до этого, так как ваши инструкторы будут обучать вас с самого начала, чтобы сформировать у вас прочные фундаментальные знания в области науки о данных.

Однако это не означает, что для этого курса нет предварительных требований. Вы должны преуспеть в математическом анализе на уровне колледжа, Python или даже в линейной алгебре, чтобы начать обучение.

Онлайн-программа edX Micromasters (статистика / наука о данных)

Cou

rse Content

В программе есть пять курсов, которые вы можете пройти:

основных курса:

Вероятность — наука о неопределенности и данных — вы узнаете о вероятностных моделях, случайных процессах и статистических выводах.
Основы статистики — Вы изучите основные понятия, такие как оценка, проверка гипотез и прогнозирование
Машинное обучение с помощью Python: от линейных моделей к глубокому обучению модель, к усовершенствованной модели глубокого армирования.
Capstone – экзамен для проверки ваших знаний по предыдущим курсам

Курсы по выбору (выберите один для завершения программы)

Анализ данных: статистическое моделирование и вычисления в приложениях — Вы научитесь выполнять анализ реальных данных из различных областей, включая генетику, экономику и экологию.
Анализ данных в социальных науках — Оценка ваших знаний — Вы будете использовать свои навыки работы с данными для решения различных культурных, социальных и экономических проблем.

Программа займет около 14 месяцев, в то время как MIT ожидает, что вы будете тратить на обучение 10-14 часов в неделю.

Как и в случае с другими курсами edX, вы сможете бесплатно прослушивать онлайн-курсы. Однако вам нужно заплатить 1350 долларов, чтобы купить курс для ваших заданий, и проекты будут оцениваться командой лучших специалистов по науке о данных из Массачусетского технологического института.

Также, если вы сдадите выпускной экзамен, вы получите профессиональный сертификат университета.

Комментарии и советы
Эта программа грандиозна. Он состоит из пяти курсов для выпускников и идеально сочетает курс статистики, машинного обучения и науки о данных в одной программе. Содержание занятий настолько всеобъемлющее, что вам, возможно, больше не потребуется проходить дополнительный курс по этим темам.
Однако тратить 10-14 часов в неделю на обучение обременительно для большинства взрослых учащихся, работающих полный рабочий день.Кроме того, эта программа проводится под руководством инструктора, что означает, что каждое задание и тест имеют определенные сроки выполнения. Вы должны завершить их вовремя.
В целом это больше похоже на онлайн-магистратуру.
Поэтому, прежде чем выбрать полноценную программу, убедитесь, что у вас достаточно времени. В противном случае, аудит курса является хорошей идеей.
Дополнительная статистика для курсов и советов по науке о данных
Если вы все еще не можете найти курс статистики, соответствующий вашему стилю обучения, или вам нужны более короткие курсы, вы можете рассмотреть эти курсы.Большинство из них — это ускоренные курсы по статистике и науке о данных от Udemy. Тем не менее, есть курсы edX.
Советы по специализациям Coursera:
Если вы заинтересованы в более чем одной специализации на Coursera, гораздо лучше стать участником Coursera Plus.
Заплатив 399 долларов в год, вы бесплатно получите полный доступ ко всем 3000 курсам и специализациям на Coursera. Сотни из них — это курсы по программированию и науке о данных, которые вы можете изучать одновременно, не переплачивая за курс.
Если вы хотите изучать науку о данных, пройдите несколько из этих классов по статистике
Дэвида Вентури
Изображение предоставлено
Год назад я был фанатом чисел без опыта программирования. Попробовав онлайн-курс программирования, я был настолько вдохновлен, что записался на одну из лучших программ по информатике в Канаде.
Две недели спустя я понял, что могу выучить все, что мне нужно, с помощью edX, Coursera и Udacity. Так что я бросил.
Решение было несложным.Я мог изучать контент, который хотел, быстрее, эффективнее и за небольшую плату.
У меня уже было высшее образование и, что, возможно, более важно, у меня уже был университетский опыт. Платить 30 тысяч долларов за возвращение в школу казалось безответственным.
Вскоре после этого я начал создавать свою собственную степень магистра по науке о данных, используя онлайн-курсы, после того как понял, что это мне больше подходит, чем информатика. Я просмотрел введение в программирование. В первой статье этой серии я рекомендовал несколько курсов по программированию для начинающих специалистов по данным.
Если вы хотите изучать науку о данных, начните с одного из этих курсов программирования
Полное руководство по онлайн-вводным курсам программирования. medium.freecodecamp.com
Теперь о статистике и вероятности.
Я прошел несколько курсов и одитировал часть многих из них. Я знаю варианты и какие навыки необходимы учащимся, готовящимся к роли аналитика данных или специалиста по данным.
Для этого руководства я потратил более 15 часов, пытаясь идентифицировать все вводные онлайн-курсы по статистике и вероятностям, предлагаемые по состоянию на ноябрь 2016 года, извлекая ключевые фрагменты информации из их программ и обзоров и составляя их рейтинги.Для этой задачи я обратился не к кому иному, как к сообществу Class Central с открытым исходным кодом и его базе данных тысяч оценок и обзоров курсов. Домашняя страница
Class Central.
С 2011 года основатель Class Central Дхавал Шах внимательно следит за онлайн-курсами, чем кто-либо другой в мире. Дхавал лично помог мне составить этот список ресурсов.
Как мы выбирали курсы для рассмотрения
Каждый курс должен соответствовать четырем критериям:
Это должен быть вводный курс, практически не требующий статистики или статистического опыта.
Он должен предоставляться по требованию или предлагаться каждые несколько месяцев.
Должна быть приличной продолжительности : в общей сложности не менее десяти часов для предполагаемого завершения.
Это должен быть интерактивный онлайн-курс, поэтому никаких книг или руководств только для чтения . Хотя это жизнеспособные способы изучения статистики и вероятности, это руководство посвящено курсам.
Мы считаем, что рассмотрели все известные курсы, которые соответствуют вышеуказанным критериям. Поскольку на Udemy, по-видимому, сотни курсов, мы решили рассмотреть только те из них, которые получили самые отзывы и самые высокие оценки.Хотя всегда есть шанс, что мы что-то упустили. Поэтому, пожалуйста, дайте нам знать в разделе комментариев, если мы упустили хороший курс.
Как мы оценивали курсы
Мы составили средний рейтинг и количество отзывов с Class Central и других обзорных сайтов. Мы рассчитали средневзвешенный рейтинг для каждого курса. Если в серии было несколько курсов (например, серия «Основы анализа данных» Техасского университета в Остине, состоящая из двух частей), мы рассчитывали средневзвешенный рейтинг по всем курсам.Мы читали текстовые обзоры и использовали эти отзывы, чтобы дополнить числовые оценки.
Мы провели субъективную оценку учебного плана, основываясь на трех факторах:
Степень, в которой каждый курс преподает статистику посредством примеров кодирования — предпочтительно на R или Python.
Освещение основ вероятности и статистики. Идеально подходит для описательной статистики, статистики вывода и теории вероятностей.
Какая часть программы относится к науке о данных? Есть ли в программе специализированное содержание, такое как геномика, как в некоторых курсах биостатистики? Охватывает ли учебная программа передовые концепции, которые не часто используются в науке о данных?
R и Python — два самых популярных языка программирования для науки о данных.
Почему целевое кодирование?
Уильям Чен, специалист по данным из Quora, получивший степень магистра прикладной математики в Гарварде, написал следующее в этом популярном ответе Quora на вопрос: «Как мне изучить статистику для науки о данных?»
Всем начинающим специалистам по данным я настоятельно рекомендую изучать статистику, уделяя особое внимание написанию примеров, предпочтительно на Python или R.
наиболее популярные инструменты выгодны.
Статистика И Вероятность
Вероятность не является статистикой и наоборот. Мне больше всего нравится объяснение их различий из Университета Стоуни-Брук:
Вероятность связана с предсказанием вероятности будущих событий, тогда как статистика включает анализ частоты прошлых событий.
Они объясняют, что «вероятность — это прежде всего теоретическая область математики, изучающая последствия математических определений», а «статистика — это прежде всего прикладная область математики, которая пытается осмыслить наблюдения в реальном мире.”
Статистика обычно считается одним из столпов науки о данных. Вероятность — хотя она привлекает меньше внимания — также является важной частью учебной программы по науке о данных.
Джо Блицштейн, профессор статистического факультета Гарварда, заявил в этом популярном ответе Quora, что начинающие специалисты по данным должны также иметь хорошие знания в теории вероятностей.
Джастин Райзинг, специалист по данным с докторской степенью. в статистике Wharton пояснил, что эта «хорошая основа» означает, что вам комфортно с вероятностью уровня бакалавриата.
Мы выбрали лучшие курсы по статистике и вероятности для специалистов по обработке и анализу данных…
«Основы анализа данных» включает в себя два наиболее популярных курса статистики со средневзвешенной оценкой 4,48 из 5 звезд в 20 обзорах. Эта серия — один из немногих курсов в высшем эшелоне рейтингов, обучающих статистике с упором на кодирование примеров. Хотя это и не упоминается ни в одном из названий курсов, программы содержат достаточно вероятностного контента, чтобы удовлетворить нашим критериям тестирования.Эти курсы вместе имеют отличное сочетание охвата основ и возможностей для начинающего специалиста по данным.
Майкл Дж. Магомета, лектор и старший консультант по статистике Техасского университета в Остине, является инструктором серии «Основы анализа данных». Оба курса серии бесплатны. Предполагаемый срок составляет 6 недель по 3–6 часов в неделю для каждого курса. Один видный рецензент сказал:
Отличный курс! Я прошел первую часть, и она мне очень понравилась, поэтому было очень легко решиться на вторую часть.Доктор Магомета и его команда очень хорошие преподаватели, и их материал очень высокого качества. Упражнения интересные, а материалы (видео, лабораторные работы и задачи) соответствующие и хорошо подобранные. Я рекомендую этот курс всем, кто интересуется статистическим анализом (как введение в машинное обучение, большие данные, науку о данных и т. д.). По шкале от 1 до 10 ставлю 50!
Обратите внимание, что описание и программа каждого курса доступны по ссылкам, указанным выше.
Страница edX Техасского университета в Остине.
Звездная специализация
Обновление (5 декабря 2016 г.): Наша первоначальная вторая рекомендация, серия «Stat2x: Introduction to Statistics» Калифорнийского университета в Беркли, закрыла регистрацию через несколько недель после публикации этой статьи. Соответственно, мы продвинули нашу лучшую рекомендацию в разделе «Конкуренция».
…который содержит следующие пять курсов:
Эта специализация из пяти курсов основана на превосходном курсе Дьюка по анализу данных и статистическим выводам, который получил 4.82-звездочный средневзвешенный рейтинг по 55 отзывам. Специализацию преподает тот же профессор, а также несколько дополнительных преподавателей. Первые отзывы о новых индивидуальных курсах, которые имеют средневзвешенную оценку 3,6 звезды из 5 отзывов, следует воспринимать с недоверием из-за небольшого размера выборки. Учебные программы являются всеобъемлющими и содержат полные разделы, посвященные вероятности.
Доктор Мине Четинкая-Рундель является главным инструктором по специализации. Отдельные курсы можно пройти бесплатно, но у вас нет доступа к оценке.Отзывы говорят о том, что специализация «стоит своих денег». Каждый курс рассчитан на 4–5 недель по 5–7 часов в неделю. Один известный рецензент сказал следующее об исходном курсе, на котором основывалась специализация:
Один из лучших курсов, которые я когда-либо изучал. [Доктор. Мине Четинкая-Рундел] отличный учитель, активно взаимодействующий со своими учениками. Большое разнообразие подходов и инструментов обучения. Много практики с помощью коротких тестов, лабораторных работ по R-программированию и углубленного проекта.Очень живой форум с большим количеством помощи, чтобы справиться с трудностями. Курс не слишком сложный, но разнообразие предлагаемого материала требует достаточно серьезного вовлечения студентов. Очень хорошая книга, доступная бесплатно, с большим количеством практических упражнений.
Страница Coursera Университета Дьюка.
Хотите больше вероятности?
Если вы хотите глубже погрузиться в мир вероятностей, рассмотрите вышеупомянутый курс MIT. Это шедевр со средневзвешенной оценкой 4,91 из 5 звезд по 34 отзывам.Имейте в виду: это сложная задача, и она намного дольше, чем большинство МООК. Уровень, на котором курс охватывает вероятность, также не обязателен для новичка в науке о данных.
Курс читают Джон Цициклис и Патрик Джайе, профессора факультета электротехники и компьютерных наук Массачусетского технологического института. Содержание этого курса по существу такое же, как и у соответствующего класса Массачусетского технологического института ( Вероятностный системный анализ и прикладная теория вероятностей ) — курс, который предлагался и постоянно совершенствовался на протяжении более 50 лет.Расчетный срок составляет 16 недель по 12 часов в неделю. Один известный рецензент сказал:
Многие онлайн-курсы в некотором роде смягчены, но этот кажется правильным строгим курсом, основанным на упражнениях, подобно тому, что вы получили бы лично в лучшей школе, такой как MIT. Профессора представляют концепции в лекциях, которые, очевидно, были отточены до лазерного фокуса за годы педагогического опыта — в презентациях нет ни одной потерянной секунды, и они идут именно в правильном темпе и деталях, чтобы вы могли понять концепции.Упражнения заставят вас работать над своими знаниями и имеют решающее значение для действительного усвоения концепций. Это лучший онлайн-курс по любому предмету, который я когда-либо посещал.
Я рекомендую вам посетить страницу Class Central для этого курса, чтобы прочитать остальные отзывы.
Страница EDX Массачусетского технологического института.
Конкуренты
Наш выбор №1 имел средневзвешенный рейтинг 4,48 из 5 звезд в 20 обзорах. Давайте посмотрим на другие альтернативы.
MedStats: Медицинская статистика (Стэнфордский университет/Stanford OpenEdx): отличная учебная программа, где примеры имеют медицинскую направленность.В конце немного рассказывается о программировании на R, хотя и не так подробно, как в серии UT Austin. Достойный вариант для всех, даже для тех, кто не ориентируется на медицину. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,58 звезды по 32 отзывам.
SOC120x: I «Heart» Stats: Learning to Love Statistics (Университет Нотр-Дам/edX): ориентирован на непрофессиональную аудиторию, хотя, вероятно, будет полезен для всех. Нет кодирования. Хорошая стоимость производства. Курс и инструкторы выглядят очень весело. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,54 звезды по 12 отзывам.
QM101x: Статистика для бизнеса (Индийский институт управления Бангалор/edX): часть серии из 4 курсов. Деловой фокус. Хорошая программа, использующая кодирование. Последние два курса в этой серии не выпущены по состоянию на ноябрь 2016 года, поэтому пока не могу судить. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,43 звезды по 27 отзывам.
Семинар по теории вероятностей и статистике (Udemy): Преподает доктор Джордж Ингерсолл, заместитель декана программ MBA для руководителей в Школе менеджмента Андерсона Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе.Стоит денег. Использует Эксель. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,4 звезды по 452 отзывам.
Введение в описательную статистику (Университет штата Сан-Хосе/Удасити): часть серии из двух курсов. Видео небольшого размера. Нет кодирования. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,88 звезды по 8 отзывам.
Введение в логическую статистику (Университет штата Сан-Хосе/Удасити): часть серии из двух курсов. Я прошел оба курса в качестве переподготовки к студенческим курсам статистики и ушел с более глубоким пониманием.Очень понравился стиль преподавания Кэти Корманик (см. видео ниже). Видео небольшого размера. Нет кодирования. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,4 звезды по 5 отзывам.
Специализация Амстердамского университета «Методы и статистика в социальных науках» содержит базовую статистику и логическую статистику.
PH525.1x: Статистика и R (Гарвардский университет/edX): часть серии из 7 курсов по edX. Фокус наук о жизни. Использует программирование R, но обзоры показывают, что серия UT Austin лучше.Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,96 звезды по 26 отзывам.
PH525.3x: статистический вывод и моделирование для высокопроизводительных экспериментов (Гарвардский университет/edX): часть серии из 7 курсов по edX. Фокус наук о жизни. Использует программирование R, но обзоры показывают, что серия UT Austin лучше. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,63 звезды по 4 отзывам.
Введение в статистику (Udacity): это один из первых курсов Udacity, и у него есть свои недостатки, как описано в этом памятном обзоре преподавателя колледжа.Нет кодирования. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,93 звезды по 41 отзыву.
Учебный курс по математической биостатистике 1 (Университет Джона Хопкинса/Coursera): часть серии из двух курсов. Фокус биостатистики. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,13 звезды по 23 отзывам.
Учебный курс по математической биостатистике 2 (Университет Джона Хопкинса/Coursera): часть серии из двух курсов. Фокус биостатистики. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,83 звезды по 3 отзывам.
KIexploRx: Изучение статистики с помощью R (Karolinska Institutet/edX): скорее курс исследования данных, чем курс статистики.Использует кодирование. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,77 звезды по 22 отзывам.
Статистические выводы (Университет Джонса Хопкинса/Coursera): один из двух курсов статистики в специализации JHU по науке о данных. Плохие отзывы. Он имеет средневзвешенный рейтинг 2,9 звезды по 29 отзывам.
Регрессионные модели (Университет Джона Хопкинса/Coursera): один из двух курсов по статистике в рамках специализации JHU по науке о данных. Плохие отзывы. Он имеет средневзвешенный рейтинг 2,73 звезды по 30 отзывам.
DS101X: статистическое мышление для науки о данных и аналитики (Колумбийский университет/edX): часть сертификата профессиональной программы Microsoft в области науки о данных.Краткая программа. Плохие отзывы. Он имеет средневзвешенный рейтинг 2,77 звезды по 24 отзывам.
Understanding Clinical Research: Behind the Statistics (Университет Кейптауна/Coursera): «Это не всеобъемлющий курс статистики, но он предлагает практическую ориентацию в области медицинских исследований и широко используемого статистического анализа». Акцент на здравоохранение. Он имеет 5-звездочный средневзвешенный рейтинг по 15 отзывам.
MED101x: Введение в прикладную биостатистику: статистика для медицинских исследований (Университет Осаки/edX): фокус биостатистики.Использует кодирование. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,5 звезды по 3 отзывам.
Вероятность и статистика (Стэнфордский университет/Stanford OpenEdx): Учебная программа выглядит великолепно. Один отзыв действительно положительный. Нет кодирования. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,5 звезды за 1 отзыв.
Стэнфордский курс по теории вероятностей и статистике выглядит великолепно, но на него не хватает отзывов.
По состоянию на ноябрь 2016 г. у следующих курсов не было обзоров.
Подведение итогов
Это вторая часть из шести курсов, посвященных лучшим МООК, которые помогут вам начать работу в области науки о данных.Мы рассмотрели программирование в первой статье, а в оставшейся части серии будут рассмотрены несколько других основных компетенций в области науки о данных: процесс обработки данных, визуализация данных и машинное обучение.
Последней частью будет краткое изложение этих курсов и лучших МООК по другим ключевым темам, таким как обработка данных, базы данных и даже разработка программного обеспечения.
Если вы хотите изучать науку о данных, начните с одного из этих курсов программирования
Полное руководство по онлайн-вводным курсам программирования. medium.freecodecamp.com Я оценил каждый курс «Введение в науку о данных» в Интернете на основе тысяч точек данных. medium.freecodecamp.com
Если вам нужен полный список МООК по науке о данных, вы можете найти его на странице Class Central, посвященной науке о данных и большим данным.
Если вам понравилось это читать, ознакомьтесь с некоторыми другими статьями Class Central:
Вот 250 курсов Лиги плюща, которые вы можете пройти онлайн бесплатно прямо сейчас
250 МООК от Брауна, Колумбии, Корнелла, Дартмута, Гарварда, Пенн, Принстон и Йель. medium.freecodecamp.com 50 лучших бесплатных университетских онлайн-курсов согласно данным
Когда я запустил Class Central в ноябре 2011 года, было около 18 бесплатных онлайн-курсов, и почти все… medium.freecodecamp. com
Если у вас есть предложения по курсам, которые я пропустил, дайте мне знать в ответах!
Если вы нашли это полезным, щелкните значок ? так что больше людей увидят это здесь, на Medium.
Это сокращенная версия оригинальной статьи, опубликованной на Class Central, в которую включены описания курсов, программы и многочисленные обзоры.
Магистр статистики и машинного обучения: интуиция, математика, код
Я нейробиолог (биолог) и доцент Университета Радбауд в Нидерландах. У меня есть действующая исследовательская лаборатория, которая финансируется правительствами США, Германии и Нидерландов, Европейским Союзом, больницами и частными организациями.
Но вы здесь благодаря моему преподаванию, поэтому позвольте мне рассказать вам об этом:
У меня есть 20-летний опыт преподавания программирования, анализа данных, обработки сигналов, статистики, линейной алгебры и планирования экспериментов.Я обучал студентов бакалавриата, кандидатов наук, докторантов и профессоров. Я преподаю на «традиционных» университетских курсах, специальных недельных интенсивных курсах и в научно-исследовательских лабораториях, удостоенных Нобелевской премии. У меня более 80 часов онлайн-лекций по анализу данных в области нейробиологии, которые вы можете найти на моем веб-сайте и канале YouTube. Я написал несколько технических книг по этим темам, и еще несколько на подходе.
Я не пытаюсь хвастаться — я пытаюсь убедить вас в том, что вы пришли в нужное место, чтобы максимизировать свое обучение у инструктора, который провел два десятилетия, совершенствуя и совершенствуя свой стиль преподавания.
Более 120 000 студентов просмотрели более 7 500 000 минут моих курсов. Приходите узнать, почему!
У меня есть несколько бесплатных курсов, на которые вы можете записаться. Попробуйте их! Вам нечего терять 😉
—————————————-
По многочисленным просьбам, вот предлагаемые курсы для различных образовательных целей:
Программирование MATLAB : MATLAB на рампе; Мастер МАТЛАБ; Обработка изображений
Программирование на Python : Освойте программирование на Python, решая научные проекты; Магистр математики путем кодирования на Python
Прикладная линейная алгебра : Полная линейная алгебра; Уменьшение размерности
Обработка сигналов : Понимание преобразования Фурье; генерировать и визуализировать данные; Обработка сигналов; Обработка нейронных сигналов
STAT 101: Введение в статистику | Курсы MSCS
Ссылки призыва к действию Копировать ссылку
Информация о курсе Копировать ссылку
Левый
Предварительные требования к курсу
Оценка S по математике 090 (средний уровень алгебры) или соответствующий балл на вступительном тесте факультета.
Описание курса
STAT 101 — это вводный курс по статистике, предназначенный для студентов, изучающих самые разные области знаний. Обсуждаемые темы включают отображение и описание данных, нормальную кривую, регрессию, вероятность, статистический вывод, доверительные интервалы и проверки гипотез с приложениями в реальном мире. Студенты также имеют возможность анализировать наборы данных с помощью технологий.
Кредит не предоставляется для STAT 101 для специальностей в области математики и информатики.Требуется интенсивное использование компьютера.
Материалы курса
Материалы курса
Учебник
Основы статистики Мура, 8-е издание, опубликованное MacMillan.Специальное издание (доступно только в книжном магазине UIC) включает только разделы, рассмотренные в этом курсе. Обратите внимание, что для курса требуется код достижения, а печатный учебник не является обязательным.
Достичь
Для этого курса требуется код достижения, связанный с вашей учетной записью Blackboard . Чтобы убедиться, что ваш код Achieve правильно связан с вашей учетной записью Blackboard, вы должны приобрести код Achieve по ссылке в Blackboard. Код Achieve, приобретенный по ссылке в Blackboard, будет включать электронную версию учебника, покупка печатной копии не является обязательной.

Руководства по подготовке к экзаменам Копировать ссылку
Следующие темы рассматриваются в Stat 101
Глава Тема(ы)
1 Изображение распределений с помощью графиков
2 Описание дистрибутивов с помощью чисел
3 Нормальные распределения
4 Диаграммы рассеяния и корреляция
5 Регрессия
6 Двухсторонние столы
8 Выборка и предвзятость
9 Эксперименты
12 Знакомство с вероятностью: основные правила и модели
13 Общие правила вероятности: сложение, умножение, условная вероятность, Теорема Байеса
14 Биномиальные распределения
15 Распределения выборки
16 Доверительные интервалы для одного среднего
17 Тесты значимости для одного среднего
18 Вывод на практике
20 Вывод о среднем населении и t-распределении
21 Вывод о двух средних значениях совокупности
22 Вывод о доле населения
23 Вывод о двух пропорциях населения
Изучите статистику, чтобы открыть доступ к данным и аналитике Карьерные возможности
Изучение статистики необходимо для карьеры в науке о данных или аналитике.Ученые и аналитики данных используют статистику, чтобы раскрыть смысл данных. Электронная таблица с миллионами характеристик клиентов — это просто набор цифр, которые могут быть огромными, но когда вы переводите данные в ключевые выводы, информация может выявить тенденции и помочь принять решения.
(Getty Images)
«Статистика — это искусство и наука обучения с использованием данных», — говорит Майкл Познер, доцент статистики и директор Центра статистического образования Университета Вилланова.«Речь идет об использовании данных для принятия решений или получения знаний».
Хорошей новостью является то, что вам не нужно поступать в университет, чтобы изучать базовую статистику. Многие бесплатные онлайн-инструменты обучают основам статистики, чтобы вы могли подготовиться к карьере в науке о данных или аналитике. Это руководство поможет вам начать работу.
Зачем изучать статистику?
Статистика необходима специалистам по науке о данных и аналитике. «Кто-то без сильных навыков статистического мышления будет проводить анализ без полного рассмотрения того, что является наиболее подходящим в данной ситуации, часто получая правильный ответ на неправильный вопрос», — говорит Познер.
Это помогает ученым и аналитикам данных рассказать историю, стоящую за данными. «Статистика может использовать собранные, очищенные, отсортированные и обобщенные данные, которые дает нам аналитика, и помочь нам немного продвинуться вперед», — говорит Фонг Ле, доцент математики в колледже Гучера в Мэриленде, который ведет занятия по специальности интегративной аналитики данных Гушера.
В своей роли специалиста по данным в исследовательской фирме Valkyrie в Остине, штат Техас, Китра Несбитт полагается на статистику, чтобы помочь клиентам понять данные, чтобы они могли принимать важные бизнес-решения.
«Благодаря статистике я смог проанализировать финансовые данные в университете, улучшить обязательные экзамены по математике в средней школе с 54 % до более чем 90 %, опровергнуть неправильные представления компании о своих сотрудниках и выявить успешная стратегия бренда для крупной корпорации, чтобы превзойти другие бренды», — говорит она. «Независимо от типа проблемы, с которой вы столкнулись, работа статистиком дает вам навыки критического мышления, необходимые для решения этой проблемы».
Статистика и наука о данных
« Наука о данных — это сочетание статистики и информатики», — говорит Несбитт, добавляя, что статистика является основным компонентом карьеры в области науки о данных.
Используя статистику, специалисты по данным могут собирать необработанные данные и делать выводы о том, что означают эти цифры. Статистика также помогает им отсеивать данные, отделяя значимую информацию от лишней.
«При анализе признаков в наборе данных я могу проверить, являются ли выборочные различия статистически значимыми», — говорит Несбитт. «Это может изменить дизайн или тип входных функций, используемых в модели».
В чем разница между статистикой и наукой о данных? Фонг говорит, что на практике наука о данных — это «педаль газа, позволяющая находить закономерности и создавать драматические сводки и визуализации», а статистика — это педаль тормоза, «напоминая нам, что не все, что основано на данных, можно обобщить, и то, что работало раньше, может не работать в будущем». будущее.
Статистика и машинное обучение
«Область машинного обучения заимствовала несколько концепций из статистики и построила на их основе новые алгоритмы и инструменты, а также включила теорию из других математических областей, таких как линейная алгебра, исчисление и дискретное математике, — говорит Вангелис Метсис, доцент факультета компьютерных наук Техасского государственного университета.
В то время как статистика — это процесс понимания взаимосвязей между зависимыми и независимыми переменными, Метсис говорит, что машинное обучение — это применение данных для получения точных прогнозов, даже если эта взаимосвязь не полностью понята.
Статистика помогает экспертам понять, почему модели машинного обучения ведут себя так, а не иначе, добавляет Метсис. Это позволяет пользователям интерпретировать все более сложные модели, используемые в машинном обучении.
Статистика и ее использование с данными и аналитикой
Статистика широко используется в бизнесе. Бизнес-аналитики используют статистику для анализа данных, чтобы менеджеры могли принимать решения. Например, аналитики могут изучать данные, связанные с эффективностью бизнеса, и использовать их для прогнозирования возможных результатов, позволяя компании планировать будущее.
Бизнес-аналитики не единственные, кто должен разбираться в данных. Даже если вы не отвечаете за надзор за электронными таблицами, кодированием или сбором данных, «вам необходимо точно знать, как качественные данные могут помочь вам в принятии решений и построить вашу точку зрения», — говорит Ле.
Изучение основ статистики и теории вероятностей
Чтобы начать изучение статистики для работы в области науки о данных или аналитика, начните с основ. Статистики используют следующие основные понятия для анализа набора данных:
Среднее
Среднее — это другое слово для среднего значения набора данных.Статистики используют различные типы средних значений. Среднее арифметическое — это «среднее», которое вы, вероятно, выучили на уроках математики. Чтобы получить среднее значение, вы складываете набор значений (1, 2, 3) и делите его на количество значений (3). Помимо этого, существуют другие типы средних значений: взвешенное среднее, среднее геометрическое, среднее гармоническое и среднее Герона.
Режим
Режим набора данных является наиболее распространенным значением. Например, если у вас есть набор данных 5, 5, 6, 7, 8, мода будет 5, потому что в наборе данных две пятерки.
Медиана
Медиана — это среднее значение набора данных при записи в порядке возрастания. В наборе данных 5, 5, 6, 7, 8 медиана равна 6, потому что есть два числа под ним и два числа над ним.
Корреляция
Корреляция — это когда вы пытаетесь определить взаимосвязь между переменными, говорит Познер. «Например, есть ли связь между курением и раком легких?» Корреляция измеряется по шкале от -1 до 1. Отрицательная единица — это когда переменные движутся в совершенно противоположных направлениях, а 1 — когда переменные движутся в одном и том же направлении.Корреляция 0 указывает на отсутствие связи между переменными.
Стандартное отклонение
Стандартное отклонение измеряет разброс набора данных относительно его среднего значения. Стандартное отклонение количественно определяет распределение значений вокруг среднего. Обычно это отображается на графике колоколообразной кривой. Среднее значение — это верхняя точка в центре кривой.
Неопределенность
Неопределенность в статистике измеряется степенью ошибки в оценке.Об этом часто сообщают как о погрешности или предвзятости.
Погрешность
Погрешность измеряет, насколько результаты выборки отличаются от реального значения генеральной совокупности. Он изображается в процентах в доверительном интервале. Например, 90-процентный доверительный интервал с 5-процентной погрешностью означает, что ваш результат будет в пределах 5 % от значения генеральной совокупности в 90 % случаев.
Погрешность
Погрешность измеряет вероятность того, что оценка будет завышать или занижать фактическое значение.«Есть ли что-нибудь в процессе сбора или обработки данных, что делает вашу оценку неточной?» — спрашивает Познер. «Например, если вы спросите людей об их весе, те, кто решит не отвечать на ваш вопрос, могут быть тяжелее тех, кто решит ответить, поэтому вы недооценили истинное значение среднего веса населения».
Приступайте к изучению описательной статистики
Описательная статистика помогает анализировать и представлять данные таким образом, чтобы их можно было легко интерпретировать.Он описывает характеристики данного набора данных с использованием основных понятий, изложенных выше.
«Описательная статистика многое говорит о данных, но ее легко вычислить и она не требует особых навыков или вычислительной мощности», — говорит Познер.
Вместо того, чтобы представлять длинный список чисел, описательная статистика позволяет аналитикам определять среднее значение, медиану и стандартное отклонение, чтобы они могли лучше понять, как распределяются данные. Из-за этого описательная статистика позволяет специалистам по данным и другим аналитикам лучше интерпретировать числа.
Описательная статистика также помогает визуализировать данные. «Мы не только рассчитываем сводные показатели… но и смотрим на графические дисплеи, которые отображают все распределение данных», — говорит Познер. «Это не только показывает вам форму и расположение данных, но также и наличие выбросов, которые отличаются от остальных данных или других интересных характеристик данных».
Описательная статистика использует меры центральной тенденции, такие как среднее и медиана, для описания центра набора данных и меры изменчивости, такие как стандартное отклонение, минимум и максимум.Меры изменчивости используются для описания разброса данных.
Что описательная статистика не делает, так это позволяет вам обобщить, откуда взялась выборка данных, говорит Метсис. «Например, баскетбольная команда может захотеть использовать описательную статистику, чтобы понять результаты своих игроков и улучшить свои методы тренировок, но (не) пытаться экстраполировать эти результаты на всю лигу».
Поскольку машинное обучение использует данные для прогнозирования, а не для понимания заданного набора данных, эта и подобные области, такие как наука о данных, более тесно связаны с выводной статистикой, говорит Метсис.
Приступайте к изучению логической статистики
В то время как описательная статистика используется для объяснения характеристик набора данных, логическая статистика позволяет делать прогнозы на основе этих данных.
«Цель статистического вывода — понять свойства всего населения, изучая поведение набора переменных на меньшей выборке», — говорит Метсис. «Возвращаясь к спортивной аналогии, баскетбольная лига может изучить статистику выступлений нескольких игроков, чтобы понять, как путешествия влияют на игровые результаты баскетболистов в целом.»
Логическая статистика включает оценку и проверку гипотез. При оценке вы используете образец набора данных, чтобы сделать заявление о более широкой совокупности. Эта экстраполяция требует учета неопределенности в анализе. Чтобы решить эту проблему, статистики применяют к своим оценкам погрешность.
«Например, опрос, в котором говорится, что 45% людей проголосуют за Трампа с погрешностью в 1%, означает, что мы уверены, что за него проголосуют от 44% до 46%», — говорит Познер.«Опрос, который говорит, что 45% людей проголосуют за Трампа с погрешностью 20%, означает, что мы уверены, что за него проголосуют от 25% до 65% людей».
Учитывая эти пределы погрешности, вы можете видеть, что первый опрос более значим.
При проверке гипотез статистики пытаются использовать набор данных, чтобы ответить на исследовательские вопросы, например, кто победит на следующих президентских выборах или не помешают ли путешествия баскетболистам выступать.
«Вывод и способность к обобщению — это основной принцип разработки многих алгоритмов машинного обучения, — говорит Метсис.«Фактически вся идея машинного обучения основана на обучении на ограниченном наборе обучающих примеров и последующем применении полученных знаний за пределами набора данных, используемого для обучения».
Изучение прогнозного моделирования, линейной и логистической регрессии
Наука о данных и машинное обучение используют прогнозное моделирование, также называемое прогнозной аналитикой, для прогнозирования будущего на основе прошлой информации. Наборы данных анализируются на предмет закономерностей и тенденций, которые можно использовать для создания модели потенциальных будущих результатов.Затем этим результатам присваивается вероятность того, насколько вероятно, что они произойдут.
Прогнозное моделирование можно использовать для прогнозирования поведения или определения риска негативного исхода в различных областях. Например, маркетологи используют прогнозное моделирование, чтобы определить, как работает бизнес, анализируя такие показатели, как окупаемость инвестиций.
В прогнозном моделировании применяются различные аналитические инструменты, в частности, регрессия, которая подгоняет набор данных к прогнозной модели.Линейная регрессия является самой простой и наиболее широко используемой формой регрессионного анализа. Линейное уравнение — это модель связи между двумя переменными. Одна переменная считается независимой, называемой объясняющей переменной. Другая является зависимой переменной, и ее значение зависит от первой.
Логистическая регрессия похожа на линейную регрессию, за исключением того, что вместо двух переменных она использует одну переменную измерения и одну номинальную или категориальную переменную, не имеющую числового значения.Примерами номинальных переменных являются пол и род занятий. Когда зависимая номинальная переменная имеет два потенциальных значения, это считается бинарной логистической регрессией. Когда он имеет более двух потенциальных значений, это полиномиальная логистическая регрессия. Если зависимая переменная предназначена для ранжирования, она называется порядковой логистической регрессией.
В логистической регрессии измеряемая переменная является независимой переменной. Например, вы можете захотеть смоделировать, будет ли дождь (номинальная переменная) на основе температуры снаружи.В этом случае вы должны написать модель логистической регрессии как вероятность дождя при заданной температуре. Такие области, как машинное обучение, используют логистическую регрессию при работе с моделями бинарной классификации, когда вы пытаетесь смоделировать сценарий с двумя потенциальными результатами.
Статистика и Python
Python — это язык программирования высокого уровня общего назначения. Язык общего назначения означает, что он используется во множестве приложений, в отличие от языков программирования специального назначения, которые предназначены для решения определенного набора задач.Будучи высокоуровневым, Python разработан таким образом, чтобы его было проще и легче читать, чем фактический код, выполняемый компьютером.
Python завоевал популярность в областях машинного обучения и его подобластях, отчасти благодаря своей интуитивной и простой в освоении природе, говорит Метсис.
Как язык высокого уровня, Python также имеет преимущества в производительности по сравнению с другими языками программирования, такими как C. «С помощью нескольких строк кода вы можете делать вещи, для выполнения которых в других языках потребовалось бы гораздо больше строк кода», он говорит.
Метсис говорит, что обширная коллекция бесплатных библиотек Python является основной причиной того, что он стал популярным языком для создания приложений машинного обучения.
R и Статистика
R — еще один язык программирования, используемый статистиками. Он предоставляет множество статистических методов для хранения и обработки данных, таких как анализ временных рядов, а также линейное и нелинейное моделирование. R также позволяет пользователям создавать графические представления своих данных, как на экране, так и в печатном виде, а также определять новые функции помимо предварительно созданных.
«Для анализа данных большинство статистиков используют R (некоторые используют SAS или Python), а большинство ученых-компьютерщиков используют Python», — говорит Познер. «Если вам нужна профессия в области науки о данных или аналитики, обычно рекомендуется знать их оба и иметь опыт хотя бы в одном».
Глубокое погружение в статистику с практическими обучающими проектами
«Статистика — это углубленное изучение, а не изучение за одну ночь, поэтому всегда будет чему учиться», — говорит Несбитт.
Стремящиеся учащиеся должны начать с основ, таких как измерения центральной тенденции, вероятности и нормального распределения, говорит Несбитт.Затем примените статистические принципы к реальным задачам. «Иногда легче учиться, когда вы можете решить конкретную проблему, а не гипотетическую», — говорит она. «Вы создадите свою базу знаний, когда будете знакомиться с новыми сценариями и примерами».
Вы можете найти практические учебные проекты у себя во дворе. Ле указывает на набор данных Балтимора 311 Customer Service Requests, который находится в свободном доступе благодаря инициативе города по открытым данным. «В этих 7 миллионах строк сотни историй, — говорит он.
У Ле есть друг, который сделал тепловую карту всех жалоб на мусор, поступающих от соседей, чтобы передать их городу. «Эти точки были выбраны во время уборки кварталов», — говорит он.
Он рекомендует тем, кто хочет изучать статистику, искать аналогичные гражданские инициативы по открытым данным. «Как и сами города, каждое из этих хранилищ данных имеет свое собственное ощущение», — говорит он. «У них могут быть свои собственные инструменты базового анализа, которые помогут вам начать работу».
Как только вы узнаете, что доступно, следующим шагом будет выяснить, на какие важные вопросы данные могут помочь ответить.
Подумайте об онлайн-курсах по статистике и других материалах, которые помогут улучшить ваше обучение
Существует ряд онлайн-ресурсов, которые помогут вам изучить статистику. Массачусетский технологический институт предлагает курс под названием «Основы статистики » бесплатно через edX, провайдера онлайн-обучения. Занятия начинаются 10 мая 2021 года и продлятся 18 недель. За 300 долларов вы можете получить проверенный сертификат об окончании. Другие курсы также доступны через MIT OpenCourseWare.
Книги также могут быть полезными учебными пособиями. Ле нравится книга Даррелла Хаффа «Как лгать со статистикой» из-за того, как в ней объясняется, как «статистика используется, злоупотребляется и неправильно понимается». Другие книги, которые он рекомендует, включают «Леди, пробующая чай» Дэвида Салсбурга, «Moneyball» Майкла Льюиса и «Сигнал и шум» Нейта Сильвера.
Как преуспеть в изучении статистики
Существует множество способов изучения статистики: от получения степени бакалавра или магистра до создания собственной программы получения степени с бесплатными онлайн-курсами.Как бы вы ни решили продолжить свое обучение, чтобы преуспеть в изучении статистики, вы должны быть дисциплинированными в своем подходе.
Начните с составления учебного расписания. Если вы посещаете занятия по статистике, планируйте тратить на изучение не менее двух часов каждый час занятий. Подумайте о присоединении к учебным группам или поищите онлайн-сообщества людей, поддерживающих друг друга в процессе обучения. Возможно, вы даже сможете найти наставника, который поможет вам на этом пути.
Самый важный элемент для достижения успеха в изучении статистики — придерживаться ее.Помните, зачем вы изучаете статистику. Когда вы поймете математику, стоящую за статистикой, вы откроете двери для новых карьерных возможностей в науке о данных, аналитике и многих других областях.
«Математика тесно связана с нашим миром, от маркетинга до финансов и всего, что между ними, и когда вы начнете устанавливать эти связи, вы, естественно, станете лучшим статистиком», — говорит Несбитт.
Статистика обучения с R
Вернувшись в мрачную эпоху человечества до Snapchat (т.е. в начале 2011 года) я начал преподавать вводную статистику для студентов-психологов в Университете Аделаиды, используя статистический пакет R в качестве основного инструмента. Я написал свои собственные конспекты лекций для класса, которые теперь расширились до такой степени, что фактически стали книгой. Книга находится в свободном доступе, а начиная с версии 0.6 она выпущена под лицензией Creative Commons (CC BY-SA 4.0)
.
Книга связана с пакетом lsr в CRAN и GitHub. Пакет, вероятно, подходит для многих вводных учебных целей, но требуется некоторая осторожность.Пакет имеет некоторые ограничения (например, функция etaSquared делает странные вещи для несбалансированных планов ANOVA), и он давно не обновлялся.
Теперь есть несколько вариантов оригинальной книги LSR:
Я предложил, чтобы кто-нибудь написал статистику обучения с адаптацией Abacus , но до сих пор это не вызвало большого интереса.
Из-за отсутствия спроса на версию abacus я начал работу над аккуратной версией оригинальной книги LSR, в которой будет использован подход, ориентированный на Tidyverse, и будет использоваться новый пакет «tidylsr».Редакция еще только начинается, но если у кого-то есть какие-либо предложения по поводу новой книги, пожалуйста, не стесняйтесь открывать вопрос на странице github
.
Содержание
I. Фон
Глава 1: Зачем мы изучаем статистику? Психология и статистика. Статистика в повседневной жизни. Несколько примеров, когда интуиция обманчива, а статистика имеет решающее значение.
Глава 2: Краткое введение в дизайн исследования. Основы психологических измерений.Надежность и валидность измерения. Экспериментальный и неэкспериментальный дизайн. Предикторы против результатов.
II. Введение в R
Глава 3. Начало работы с R. Знакомство с R и Rstudio. Ввод команд в консоли. Простые расчеты. Использование функций. Знакомство с переменными. Числовые, символьные и логические данные. Хранение нескольких значений в виде вектора.
Глава 4. Дополнительные концепции R. Установка и загрузка пакетов.Рабочее пространство. Навигация по файловой системе. Более сложные структуры данных: факторы, фреймы данных, списки и формулы. Краткое обсуждение универсальных функций.
III. Работа с данными
Глава 5: Описательная статистика. Среднее, медиана и мода. Размах, межквартильный размах и стандартные отклонения. Перекос и эксцесс. Стандартные баллы. Корреляции. Инструменты для вычисления этих вещей в R. Краткие комментарии по отсутствующим данным.
Глава 6: Рисование графиков. Обсуждение графики R. Гистограммы. Стеблевые и листовые участки. Боксплоты. Диаграммы рассеяния. Гистограммы.
Глава 7: Практические вопросы. Табулирование данных. Преобразование переменной. Подмножество векторов и фреймов данных. Сортировка, транспонирование и объединение данных. Изменение формы фрейма данных. Основы обработки текста. Чтение необычных файлов данных. Основы приведения переменных. Еще больше структур данных. Другие разные темы, включая арифметику с плавающей запятой.
Глава 8: Базовое программирование. Скрипты. Петли. Условные. Написание функций. Неявные циклы.
IV. Статистическая теория
Прелюдия. Загадка индукции и почему статистики делают предположения.
Глава 9: Введение в вероятность. Вероятность против статистики. Основы теории вероятностей. Общие распределения: нормальное, биномиальное, t, хи-квадрат, F. Байесовское и частотное распределения.
Глава 10. Оценка неизвестных величин по образцу. Выборка из популяций. Оценка средних значений населения и стандартных отклонений. Выборочные распределения. Центральная предельная теорема. Доверительные интервалы.
Глава 11: Проверка гипотез. Исследовательские гипотезы против статистических гипотез. Нулевая гипотеза против альтернативной. Ошибки первого и второго рода. Выборочные распределения для тестовой статистики. Проверка гипотез как принятие решений. p-значения. Сообщение о результатах теста. Размер и сила эффекта. Противоречия и ловушки в проверке гипотез.
VI. Другие темы
Глава 17: Байесовская статистика. Введение в байесовский вывод. Байесовский анализ таблиц непредвиденных обстоятельств. Байесовские t-тесты, ANOVA и регрессии.
Глава 18: Эпилог. Комментарии к содержанию, отсутствующему в этой книге. Преимущества использования R.
Ссылки. Неполный список литературы.

—- —-
Изучите R правильно за 5 шагов (обновление 2021 г.) — Dataquest
Опубликовано: 14 апреля 2021 г.
R становится все более популярным языком программирования, особенно в мире анализа данных и науки о данных.Возможно, вы даже слышали, как люди говорят, что выучить R легко! Но легкость — это относительно. Изучение R может быть сложной задачей, если вы не знаете, как к этому подойти.
Если в прошлом вы изо всех сил пытались выучить R или другой язык программирования, вы определенно не одиноки . И это не сбой с вашей стороны или какая-то врожденная проблема с языком.
Обычно это результат несоответствия между тем, что побуждает вас учиться, и тем, как вы учитесь на самом деле.
Это несоответствие вызывает большие проблемы при изучении любого языка программирования, потому что оно приводит вас прямо к месту, которое мы любим называть утесом скуки.
Что такое обрыв скучного ? Это гора скучного синтаксиса программирования и сухих практических задач, с которыми вас обычно просят разобраться, прежде чем вы сможете добраться до хороших вещей — вещей, которые вы действительно хотите сделать.
Скала скуки — это метафора, но иногда действительно может показаться, что вы смотрите на нее.
N никто не записывается на изучение языка программирования, потому что ему нравится синтаксис. Тем не менее, многие учебные ресурсы, от учебников до онлайн-курсов, написаны с мыслью о том, что учащиеся должны освоить все ключевые области синтаксиса R, прежде чем они смогут работать с ним.
Это процесс, из-за которого новые ученики отсеиваются толпами:
Вы увлечены изучением языка программирования, потому что хотите что-то с ним делать.
Вы пытаетесь начать учиться и сразу же попадаете на эту огромную стену сложных и скучных вещей.
Вы боретесь со скучными вещами, не понимая, как они связаны с тем, чем вы на самом деле хотите заниматься.
Стоит ли удивляться, что многие люди уходят, когда это обучение по умолчанию?
Поймите меня правильно — без изучения синтаксиса в R или любом другом языке программирования не обойтись.
Но есть способ избежать обрыва скуки.
Обидно, что так много студентов падают со скалы, потому что R абсолютно стоит изучать! На самом деле, у R есть несколько больших преимуществ перед другими языками для всех, кто интересуется изучением науки о данных:
.
Экосистема R tidyverse упрощает выполнение всех видов повседневных задач по обработке и анализу данных.
Визуализация данных в R может быть одновременно простой и очень мощной.
R был создан для выполнения статистических вычислений.
Интернет-сообщество R — одно из самых дружелюбных и инклюзивных среди всех сообществ программистов.
Интегрированная среда разработки (IDE) RStudio — это мощный инструмент для программирования с помощью R, поскольку весь ваш код, результаты и визуализации собраны в одном месте. С помощью RStudio Cloud вы можете программировать на R с помощью RStudio с помощью веб-браузера.
И, конечно же, изучение R может быть полезно для вашей карьеры. Наука о данных — это быстрорастущая область с высокими средними зарплатами (узнайте, насколько может увеличиться ваша зарплата).
и тонн компаний и организаций используют R для работы с данными! Вот очень краткий пример некоторых компаний, использующих R (от Hired.com по состоянию на апрель 2021 г.):
SpaceX
Гугл
Старбакс
Фитбит
Крафт Хайнц
Хулу
Амазонка
iRobot
Юбисофт
Allstate
Подергивание
АТ&Т
Продажи
Пфайзер
Дженерал Моторс
Нортроп Грумман
Ральф Лорен
Голдман Сакс
Этот список — лишь верхушка айсберга: тысячи и тысячи компаний по всему миру нанимают людей с навыками R, и R также очень востребован в академических кругах и правительстве.Даже из этого короткого списка становится ясно, что человек с навыками R может работать практически в любой отрасли, которую захочет.
Крупные технологии, финансы, видеоигры, крупная фармацевтика, страхование, мода — в каждой отрасли нужны люди, умеющие работать с данными, а это значит, что навыки программирования на R нужны в каждой отрасли.
Так как же их получить?
Шаг 1. Найдите свою мотивацию для обучения R
Прежде чем взломать учебник, зарегистрироваться на учебной платформе или нажать кнопку воспроизведения на своем первом учебном видео, потратьте немного времени, чтобы хорошенько подумать о том, почему вы хотите изучать R и что вы хотели бы с ним делать. .
С какими данными вам интересно работать?
Какие проекты вам понравилось бы строить?
На какие вопросы вы хотите ответить?
Найдите что-то, что мотивирует вас в процессе . Это поможет вам определить вашу конечную цель и поможет вам достичь ее без скуки.
Попробуйте пойти дальше, чем «стать специалистом по данным». Есть всевозможные специалисты по данным, которые работают над огромным разнообразием проблем и проектов.Вы заинтересованы в анализе языка? Прогноз фондового рынка? Копаться в спортивной статистике? Что вы хотите сделать с вашими новыми навыками, что будет поддерживать вашу мотивацию при изучении R?
Выберите одну или две вещи, которые вам интересны и которых вы готовы придерживаться. Ориентируйте свое обучение на них и создавайте проекты с учетом ваших интересов.
Выяснение того, что мотивирует вас, поможет вам определить конечную цель и путь, который приведет вас к ней без скуки.Вам не нужно придумывать конкретный проект, достаточно общей области, которая вас интересует, когда вы готовитесь к изучению R.
Выберите интересующую вас область, например:
Наука о данных/анализ данных
Визуализация данных
Прогнозное моделирование/машинное обучение
Статистика
Воспроизводимые отчеты
Информационная панель сообщает

Создание трехмерных визуализаций данных в R с помощью шейдера лучей
Шаг 2.Изучите базовый синтаксис
К сожалению, полностью избежать этого шага невозможно. Синтаксис языка программирования даже важнее, чем синтаксис человеческого языка. Если кто-то говорит «Я собираюсь в магазин», их англоязычный синтаксис неверен, но вы, вероятно, все же можете понять, что они имеют в виду. К сожалению, компьютеры гораздо менее снисходительны, когда интерпретируют ваш код.
Однако изучение синтаксиса скучно, поэтому ваша цель должна состоять в том, чтобы тратить как можно меньше времени на изучение синтаксиса.Вместо этого изучите как можно больше синтаксиса, работая над реальными задачами, которые вас интересуют, чтобы было что-то, что будет поддерживать вашу мотивацию, даже если сам синтаксис не так уж и интересен.
Вот некоторые ресурсы для изучения основ R:
Codecademy — хорошо обучает основам синтаксиса.
Dataquest: введение в программирование на языке R — мы создали Dataquest, чтобы помочь студентам, изучающим данные, избежать скуки, интегрируя реальные данные и реальные задачи обработки данных сразу же.Мы думаем, что изучение синтаксиса в контексте работы над реальными задачами делает его более интересным, и наша интерактивная платформа побуждает вас действительно применять то, что вы изучаете, проверяя свою работу на ходу.
R for Data Science — один из самых полезных ресурсов для изучения R и инструментов tidyverse. Доступно в печатном виде в O’Reilly или бесплатно в Интернете.
RStudio Education. RStudio — самая популярная интегрированная среда разработки (IDE) для программирования на R. Их образовательная страница для начинающих содержит полезные ресурсы, включая учебные пособия, книги и вебинары.
RStudio Cloud Primers — начните программировать в R без установки какого-либо программного обеспечения с помощью облачных руководств от RStudio.
Чем быстрее вы приступите к работе над проектами, тем быстрее вы освоите R. Вы всегда можете обратиться к различным ресурсам для изучения и перепроверки синтаксиса, если позже застрянете. Но ваша цель должна состоять в том, чтобы потратить на этот этап максимум пару недель.
Шпаргалки RStudio — отличные справочные руководства по синтаксису R:
Шаг 3.Работа над структурированными проектами
Как только вы освоите синтаксис, вы будете готовы перейти к более независимым структурированным проектам. Проекты — отличный способ учиться, потому что они позволяют вам применять то, что вы уже узнали, и, как правило, также побуждают вас изучать новые вещи и решать проблемы по ходу дела. Кроме того, создание проектов поможет вам составить портфолио, которое вы сможете позже показать будущим работодателям.
Вероятно, вы пока не хотите погружаться в абсолютно уникальные проекты.Вы будете много застревать, и процесс может быть разочаровывающим. Вместо этого ищите структурированные проекты, пока не наберетесь опыта и не повысите свой уровень комфорта.
Если вы решите изучать R с помощью Dataquest, это встроено в нашу учебную программу — почти каждый из наших курсов по науке о данных заканчивается управляемым проектом, который ставит перед вами задачу синтезировать и применять то, что вы изучаете. Эти проекты обеспечивают некоторую структуру, поэтому вы не полностью предоставлены сами себе, но они более открыты, чем обычное содержание курса, что позволяет вам экспериментировать, синтезировать свои навыки по-новому и совершать ошибки.
Если вы не учитесь в Dataquest, существует множество других структурированных проектов, над которыми вы можете работать. Давайте посмотрим на некоторые хорошие ресурсы для проектов в каждой области:
Наука о данных / Анализ данных
Dataquest — интерактивное обучение R и науке о данных. Вы анализируете серию интересных наборов данных, начиная от документов ЦРУ и заканчивая статистикой игроков WNBA.
R for Data Science — Хэдли Уикхем и Гарретт Гролемунд — отличный ресурс R с мотивирующими и сложными упражнениями.
TidyTuesday — полуструктурированный еженедельный проект социальных данных в R, в котором начинающие практики r убирают, спорят, убирают и строят новый набор данных каждый вторник. Новые наборы данных публикуются еженедельно. Результаты публикуются в Твиттере с использованием хэштега #tidytuesday.
Визуализация данных
ggplot2. Одним из самых популярных инструментов для визуализации данных в R является пакет ggplot2. Глава о визуализации данных из R for Data Science — отличное место для изучения основ визуализации данных с помощью ggplot2.Глава «Графика для общения» — отличный ресурс для того, чтобы сделать графику более профессиональной.
rayshader — создавайте двумерные и трехмерные карты в R с помощью пакета rayshader. Вы также можете преобразовать графику, разработанную с помощью ggplot2, в 3D с помощью рейшейдера.
Прогнозное моделирование/машинное обучение
Статистика
Воспроизводимые отчеты
Информационная панель сообщает
Учебные пособия по блестящим информационным панелям — создавайте информационные панели в R с блестящими информационными панелями, используя эти учебные пособия от RStudio.
Shiny Gallery — посмотрите эту галерею от RStudio, чтобы найти вдохновение и примеры Shiny Dashboard.
Шаг 4. Создавайте проекты самостоятельно
После того, как вы закончите несколько структурированных проектов, вы, вероятно, будете готовы перейти к следующему этапу изучения R: созданию собственных уникальных проектов по науке о данных. Трудно понять, многому ли вы действительно научились, пока не выйдете и не попытаетесь сделать что-то самостоятельно. Работа над уникальными проектами, которые вас интересуют, даст вам отличное представление не только о том, как далеко вы продвинулись, но и о том, что вы, возможно, захотите узнать дальше.
И хотя вы будете создавать свой собственный проект, вы не будете работать в одиночку. Вы по-прежнему будете обращаться к ресурсам за помощью и изучать новые методы и подходы во время работы. В частности, с R вы можете обнаружить, что есть пакет, предназначенный для помощи в точном проекте, над которым вы работаете, поэтому браться за новый проект иногда также означает, что вы изучаете новый пакет R.
Что делать, если вы застряли? Делайте то, что делают профессионалы, и обращайтесь за помощью! Вот несколько отличных ресурсов для поиска помощи в ваших проектах R:
StackOverflow — Каким бы ни был ваш вопрос, он, вероятно, задавался здесь раньше, а если нет, вы можете задать его сами.Вы можете найти вопросы с тегом R здесь.
Google. Хотите верьте, хотите нет, но это, вероятно, наиболее часто используемый инструмент каждого опытного программиста. Когда вы сталкиваетесь с ошибкой, которую не понимаете, быстрый поиск сообщения об ошибке в Google часто укажет вам на ответ.
Твиттер. Это может показаться удивительным, но Твиттер — отличный источник помощи по вопросам, связанным с R. Twitter также является отличным ресурсом для новостей, связанных с R, и обновлений от ведущих мировых специалистов по R.Сообщество R в Твиттере сосредоточено вокруг хэштега #rstats.
Учебное сообщество Dataquest — с бесплатной учетной записью студента вы можете присоединиться к нашему учебному сообществу и задавать технические вопросы, на которые могут ответить ваши сокурсники или специалисты по данным Dataquest.
Какие проекты вам следует создавать? Как и в случае со структурированными проектами, в этих проектах следует руководствоваться ответами, которые вы получили на шаге 1. Работайте над проектами и проблемами, которые вас интересуют. Например, если вы интересуетесь изменением климата, найдите некоторые климатические данные для работы и начните копаться в поисках идей.
Лучше начать с малого, чем пытаться взяться за гигантский проект, который никогда не будет завершен. Если вас больше всего интересует огромный проект, попробуйте разбить его на более мелкие части и браться за них по очереди.
Вот несколько идей для проектов, которые вы можете рассмотреть:
Расширьте один из структурированных проектов, которые вы создали ранее, чтобы добавить новые функции или более глубокий анализ.
Посетите встречи или пообщайтесь с другими программистами R в Интернете и присоединитесь к проекту, который уже запущен.
Найдите пакет с открытым исходным кодом, в который можно внести свой вклад (у R есть множество отличных пакетов с открытым исходным кодом!)
Найдите на Github интересный проект, созданный кем-то другим с помощью R, и попытайтесь расширить его. Или найдите проект, созданный кем-то другим на другом языке, и попробуйте воссоздать его с помощью R.
.
Читайте новости и ищите интересные истории, в которых могут быть доступные данные, которые вы могли бы использовать для проекта.
Ознакомьтесь с нашим списком бесплатных наборов данных для проектов по науке о данных и узнайте, какие доступные данные вдохновляют вас на создание!
Вот еще несколько идей для проектов в тематических областях, которые мы обсуждали:
Наука о данных / Анализ данных
Скрипт для автоматизации ввода данных.
Инструмент для извлечения данных из Интернета.
Визуализация данных
Карта, отображающая избирательные участки по штатам или регионам.
Коллекция графиков, отображающих тенденции продажи или аренды недвижимости в вашем районе.
Прогнозное моделирование/машинное обучение
Алгоритм, предсказывающий погоду в том месте, где вы живете.
Инструмент, предсказывающий фондовый рынок.
Алгоритм автоматического суммирования новостных статей.
Статистика
Модель, которая прогнозирует стоимость поездок Uber в вашем регионе.
Воспроизводимые отчеты
Отчет о тенденциях Covid-19 в вашем регионе в отчете R Markdown, который можно обновлять при появлении новых данных.
Сводный отчет о результатах вашей любимой спортивной команды.
Отчеты информационной панели
Карта расположения автобусов в вашем районе.
Обзор фондового рынка.
Трекер Covid-19, как этот.
Краткая информация о ваших личных расходах.

Думайте о проектах как о серии шагов — каждый из них должен устанавливать планку немного выше и быть немного сложнее, чем предыдущий.
Шаг 5. Увеличьте сложность
Работать над проектами — это здорово, но если вы хотите изучать R, вам нужно убедиться, что вы продолжаете учиться. Например, вы можете многое сделать, просто визуализируя данные, но это не значит, что вы должны создавать 20 проектов подряд, в которых используются только ваши навыки визуализации данных.Каждый проект должен быть немного жестче и немного сложнее предыдущего. Каждый проект должен ставить перед вами задачу научиться чему-то, чего вы раньше не знали.
Если вы точно не знаете, как это сделать, вот несколько вопросов, которые вы можете задать себе, чтобы усложнить любой проект, который вы рассматриваете:
Можете ли вы научить новичка, как сделать этот проект, например, написав учебник? Попытка научить чему-то кого-то еще быстро покажет вам, насколько хорошо вы на самом деле понимаете это, и это может быть удивительно сложной задачей!
Можете ли вы масштабировать свой проект, чтобы он мог обрабатывать больше данных? Много больше данных?
Можете ли вы улучшить его производительность? Может ли он работать быстрее?
Можешь улучшить визуализацию? Можете ли вы сделать это яснее? Можно ли сделать его интерактивным?
Можно ли сделать прогнозирование?
Никогда не переставай учиться R
Изучение языка программирования похоже на изучение второго разговорного языка — вы достигнете уровня комфорта и беглости, но никогда не закончите изучение .Даже опытные специалисты по данным, которые годами работают с R, все еще изучают новые вещи, потому что сам язык развивается, а новые пакеты постоянно открывают новые возможности.
Важно сохранять любопытство и продолжать учиться, но не забывайте время от времени оглядываться назад и оценивать, как далеко вы продвинулись.
Изучение R, безусловно, является сложной задачей, даже если вы выберете этот подход. Но если вы можете найти правильную мотивацию и заниматься крутыми проектами, я думаю, что любой может достичь высокого уровня мастерства.
Мы надеемся, что это руководство будет вам полезно в вашем путешествии. Если у вас есть какие-либо другие ресурсы, чтобы предложить, сообщите нам об этом!
И если вы ищете учебную платформу, которая интегрирует эти уроки непосредственно в учебную программу, вам повезло, потому что мы создали ее. Наш курс «Аналитик данных в R» — это интерактивная последовательность курсов, предназначенная для того, чтобы пройти путь от новичка до квалифицированного специалиста по R и SQL.
И все наши уроки предназначены для того, чтобы вы были вовлечены, предлагая вам решать задачи по науке о данных, используя данные из реального мира.
Готовы повысить уровень своих навыков R?
Наш путь аналитика данных в R охватывает все навыки, необходимые для получения работы, в том числе:
Визуализация данных с ggplot2
Расширенные навыки очистки данных с пакетами tidyverse
Важные навыки SQL для R пользователи
Основы в статистика и вероятность
…и многое другое
Нечего устанавливать, нет предпосылок , и нет расписания.
Общие вопросы R:
Сложно ли выучить R?
Изучение R, безусловно, может быть сложным, и у вас, вероятно, будут разочаровывающие моменты. Сохранение мотивации продолжать обучение — одна из самых больших проблем.
Однако, если вы воспользуетесь описанным здесь пошаговым подходом, вы обнаружите, что легко преодолевать моменты разочарования, потому что вы будете работать над проектами, которые вас искренне интересуют.
Можно ли выучить R бесплатно?
Существует множество бесплатных учебных ресурсов по R. Здесь, в Dataquest, у нас есть несколько бесплатных руководств по R, а наша интерактивная обучающая платформа по науке о данных, которая обучает R, бесплатна для регистрации и включает множество бесплатных уроков.
В Интернете полно бесплатных обучающих материалов по R! Недостатком бесплатного обучения является то, что для того, чтобы узнать то, что вы хотите, вам, вероятно, потребуется объединить кучу разных бесплатных ресурсов. Вы потратите дополнительное время на изучение того, что вам нужно изучить дальше, а затем найдете бесплатные ресурсы, которые учат этому. Платформы, которые стоят денег, могут предлагать лучшие методы обучения (например, интерактивное кодирование в браузере, которое предлагает Dataquest), и они также экономят ваше время на поиск и создание собственной учебной программы.
Можете ли вы изучить R с нуля (без опыта программирования)?
Да. В Dataquest у нас было много учеников, которые начинали без опыта программирования, а затем устраивались на работу в качестве аналитиков данных, специалистов по данным и инженеров по данным. R — отличный язык для начинающих программистов, и вам не нужен какой-либо предварительный опыт работы с кодом, чтобы его освоить.
В настоящее время R стало легче изучать, чем когда-либо, благодаря огромной коллекции пакетов. Tidyverse — это набор мощных инструментов для доступа, очистки, обработки, анализа и визуализации данных с помощью R.Этот учебник Dataquest представляет собой отличное введение в tidyverse.
Сколько времени нужно, чтобы выучить R?
Изучение языка программирования немного похоже на изучение разговорного языка — вы никогда не закончите , потому что языки программирования развиваются и всегда есть чему учиться! Тем не менее, вы можете довольно быстро написать простой, но функциональный код R.
Сколько времени потребуется, чтобы подготовиться к работе, зависит от ваших целей, работы, которую вы ищете, и от того, сколько времени вы можете посвятить учебе.Но в некотором контексте учащиеся Dataquest, которых мы опросили в 2020 году, сообщили, что достигли своих учебных целей менее чем за год — многие менее чем за шесть месяцев — менее чем за десять часов обучения в неделю.
Нужна ли вам сертификация R, чтобы найти работу?
Мы много писали о сертификатах, но краткий ответ: скорее всего, нет. У разных компаний и отраслей разные стандарты, но в науке о данных сертификаты не имеют большого значения. Работодатели заботятся о ваших навыках — возможность показать им GitHub, полный отличного кода R, намного важнее, чем возможность показать им сертификат.
Является ли R хорошим языком для изучения в 2021 году?
Да. R — популярный и гибкий язык, который профессионально используется в самых разных контекстах. Например, мы обучаем R анализу данных и машинному обучению, но если вы хотите применить свои навыки R в другой области, R используется в финансах, академических кругах и бизнесе, и это лишь некоторые из них.
Более того, навыки работы с данными в R могут быть очень полезными, даже если у вас нет стремления стать штатным специалистом по данным или программистом. Наличие некоторых навыков анализа данных с помощью R может быть полезным для самых разных работ — если вы работаете с электронными таблицами, есть вероятность, что есть вещи, которые вы могли бы делать быстрее и лучше, имея небольшое знание R.
Сколько денег зарабатывают программисты R?
На этот вопрос сложно ответить, потому что большинство людей, обладающих навыками R, занимаются исследованиями или наукой о данных, а также обладают другими техническими навыками, такими как SQL. Ziprecruiter перечисляет среднюю зарплату разработчиков R в США в размере 130000 долларов (по состоянию на апрель 2021 года).
Средняя зарплата специалиста по обработке и анализу данных примерно одинакова — 121 000 долларов США по данным Indeed.com на апрель 2021 года.
Должен ли я сначала изучить base R или tidyverse?
Это популярная тема для обсуждения в сообществе R.Здесь, в Dataquest, мы обучаем сочетанию методов base R и tidyverse в нашем курсе «Введение в анализ данных в R». Мы большие поклонники tidyverse, потому что он мощный, интуитивно понятный и интересный в использовании.
Но чтобы иметь полное представление об инструментах tidyverse, вам необходимо понимать некоторый базовый синтаксис R и иметь представление о типах данных в R. По этим причинам мы считаем наиболее эффективным обучение сочетанию методов base R и tidyverse. в наших вводных курсах R.
Мне нужен был ресурс для новичков; что-то, что поможет мне пройти через основы с четкими, подробными инструкциями.Это именно то, что я получил в курсе Dataquest Introduction to R.
Благодаря Dataquest я поступил в аспирантуру с прочным фундаментом R, который я использую каждый день при работе с данными.
Райан Куинн – Докторант Бостонского университета
Готовы повысить уровень своих навыков R?
Наш аналитик данных в пути R охватывает все навыки, необходимые для получения работы, в том числе:
Визуализация данных с ggplot2
Расширенные навыки очистки данных с пакетами tidyverse
Важные навыки SQL пользователи
Основы статистика и вероятность
.