TOP Spletni tečaji statistike

Ta program vam bo pomagal naučiti sestavljati modele z naključnimi faktorji za količine z različnimi vrstami porazdelitev. Za lažje obvladovanje gradiva tečaja boste potrebovali osnovno razumevanje linearnih modelov (splošnih in posplošeno), osnovno znanje o R in sposobnost ustvarjanja preprostih dokumentov .html z uporabo rmarkdown in pletenje

Usposabljanja, seminarji in certificiranje. Obseg programa je 32 ur. Cilj programa je pridobitev teoretičnega znanja s področja funkcionalnosti izračunov in analiz informacije, kot tudi praktične veščine analize velikih količin podatkov, statistične obdelave podatkov, reševanje optimizacijskih problemov, generiranje makrov z namenom uporabe za pogosto ponavljajoče se operacije in avtomatizacija dela s preglednicami MS Excel.

Ta tečaj je primeren za ljudi, ki morajo analizirati podatke, pri katerih opazovanja niso neodvisna drug od drugega (na primer družine, ponavljajoče se meritve itd.). Tečaj je namenjen tistim, ki so obvladali osnovne tehnike regresijske analize z uporabo jezika R, poznajo metodo največje verjetnosti in posplošene linearne modele.

Ta tečaj je namenjen ljudem, ki se želijo naučiti opisati vzorce obnašanja kvantitativnih količin, odvisnih od diskretnih dejavnikov. Tečaj je namenjen tistim, ki so obvladali osnovne tehnike regresijske analize z uporabo jezika R.

Podatkovna znanost vključuje široko paleto pristopov in metod za zbiranje, obdelavo, analizo in vizualizacijo naborov podatkov vseh velikosti. Ločeno praktično pomembno področje te znanosti je delo z velikimi podatki po novih načelih matematično in računalniško modeliranje, ko klasične metode zaradi nezmožnosti prenehajo delovati skaliranje. Ta tečaj je zasnovan tako, da pomaga študentu pri učenju osnov predmetnega področja s pomočjo formulacije in reševanje tipičnih problemov, na katere lahko naleti raziskovalec podatkovne znanosti delo. Da bi študenta naučili reševati tovrstne probleme, avtorji tečaja študentu zagotovijo potrebni teoretični minimum in pokažejo, kako bazo orodij uporabiti v praksi.

Namen predmeta je usposobiti študente za sodobne metode ekonometričnega modeliranja univariantnih časovnih vrst. Cilji predmeta so: pri študentih razviti razumevanje metodologije empiričnega raziskovanja in možnostih ekonometričnih modelov in mejah njihove uporabe ter razvijanje veščin dela z realnimi ekonomski podatki.

Naučili se boste reševati poslovne probleme s pomočjo podatkov. Najprej pridobite potrebno izobraževanje, izboljšajte svojo matematiko in statistiko, potem pa preučite SQL, Python, Power BI in čez eno leto boste postali podatkovni analitik.

Predmet seznani študente z glavnimi deli matematične statistike: deskriptivno statistiko, intervalna ocena, statistično testiranje hipotez, regresijska analiza in korelacija analizo.

V drugem delu predmeta "Teorija verjetnosti - znanost o naključnosti" se obravnavajo zvezni verjetnostni prostori, ki znatno razširi analitične zmožnosti teorije in vam omogoča, da zgradite zanimive modele z uporabo naprednejših matematični aparat.

Program je namenjen tehnologijam za delo z velikimi količinami podatkov. Trenutno je IKT spremenila celotno naše življenje – tako osebno kot industrijsko sfero. Prvič, to je posledica kopičenja ogromnih količin podatkov na vseh področjih človeških podrobnosti, ki jih je treba najti, ekstrahirati, strukturirati, shraniti v kompaktno obliko, hitro najti potrebne elemente, združiti in analizirati. Analiza podatkov lahko pomaga pri reševanju številnih strokovnih problemov, kot so: kakšno je pričakovano povpraševanje po določenem izdelku? Kdaj je bilo to povpraševanje največje? Kakšni so trendi gibanja cen na trgu? itd. Podatkovna znanost se ukvarja s širokim naborom tem.

Izvirnost predlaganega predmeta Makroekonomija je v tem, da združuje elemente začetne in srednje stopnje. Namenjen je magistrskim študentom brez osnovne ekonomske izobrazbe, ki bodo morali študirati visoko makroekonomijo. Študenti magistrskega študija, ki so že kot dodiplomski študij študirali Makroekonomijo s pomočjo tega predmeta, bodo lahko osvežili svoje osnovne kompetence v tej disciplini.

Osnovni spletni tečaj linearne algebre, ki vsebuje vse ključne aplikacije in algoritme za statistiko in multivariatno analizo, čeprav ne vsebuje vedno podrobnih dokazov.