सांख्यिकी में शीर्ष ऑनलाइन पाठ्यक्रम
अनेक वस्तुओं का संग्रह / / November 27, 2023
सामान्यीकृत रैखिक मॉडल
यह प्रोग्राम आपको विभिन्न प्रकार के वितरण वाली मात्राओं के लिए यादृच्छिक कारकों के साथ मॉडल बनाने का तरीका सीखने में मदद करेगा। पाठ्यक्रम सामग्री में महारत हासिल करना आसान बनाने के लिए, आपको रैखिक मॉडल (सामान्य और) की बुनियादी समझ की आवश्यकता होगी सामान्यीकृत), आर का बुनियादी ज्ञान और आरमार्कडाउन और का उपयोग करके सरल .html दस्तावेज़ बनाने की क्षमता बुनना.
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स्प्रैडशीट्स में व्यावसायिक गणनाएँ और उन्नत डेटा विश्लेषण
प्रशिक्षण, सेमिनार और प्रमाणन। कार्यक्रम की अवधि 32 घंटे है. कार्यक्रम का लक्ष्य गणना और विश्लेषण की कार्यक्षमता के क्षेत्र में सैद्धांतिक ज्ञान प्राप्त करना है जानकारी, साथ ही बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने, सांख्यिकीय डेटा प्रोसेसिंग, अनुकूलन समस्याओं को हल करने में व्यावहारिक कौशल, बार-बार दोहराए जाने वाले संचालन के लिए उनका उपयोग करने और स्प्रेडशीट का उपयोग करके कार्य को स्वचालित करने के उद्देश्य से मैक्रोज़ उत्पन्न करना एमएस एक्सेल.
अंशकालिक अध्ययन
2,7
मिश्रित रैखिक मॉडल
यह पाठ्यक्रम उन लोगों के लिए उपयुक्त है जिन्हें डेटा का विश्लेषण करने की आवश्यकता है जिसमें अवलोकन एक-दूसरे से स्वतंत्र नहीं हैं (उदाहरण के लिए, परिवार, बार-बार किए गए उपाय, आदि)। यह पाठ्यक्रम उन लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन्होंने आर भाषा का उपयोग करके प्रतिगमन विश्लेषण की बुनियादी तकनीकों में महारत हासिल की है, अधिकतम संभावना विधि और सामान्यीकृत रैखिक मॉडल से परिचित हैं।
4,2
असतत भविष्यवक्ताओं के साथ रैखिक मॉडल
यह पाठ्यक्रम उन लोगों के लिए है जो सीखना चाहते हैं कि अलग-अलग कारकों के आधार पर मात्रात्मक मात्राओं के व्यवहार के पैटर्न का वर्णन कैसे किया जाए। यह पाठ्यक्रम उन लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन्होंने आर भाषा का उपयोग करके प्रतिगमन विश्लेषण की बुनियादी तकनीकों में महारत हासिल की है।
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डेटा विज्ञान का परिचय
डेटा विज्ञान में किसी भी आकार के डेटा सेट को इकट्ठा करने, प्रसंस्करण, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ करने के लिए दृष्टिकोण और तरीकों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है। इस विज्ञान का एक अलग व्यावहारिक रूप से महत्वपूर्ण क्षेत्र नए सिद्धांतों का उपयोग करके बड़े डेटा के साथ काम करना है गणितीय और कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग, जब शास्त्रीय विधियां अपनी असंभवता के कारण काम करना बंद कर देती हैं स्केलिंग. यह पाठ्यक्रम छात्रों को फॉर्मूलेशन के माध्यम से विषय क्षेत्र की मूल बातें सीखने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है उन विशिष्ट समस्याओं को हल करना जिनका एक डेटा विज्ञान शोधकर्ता को सामना करना पड़ सकता है काम। ऐसी समस्याओं को हल करने के लिए छात्र को सिखाने के लिए, पाठ्यक्रम के लेखक छात्र को आवश्यक सैद्धांतिक न्यूनतम प्रदान करते हैं और दिखाते हैं कि व्यवहार में टूल बेस का उपयोग कैसे करें।
4,2
अर्थमिति: समय श्रृंखला विश्लेषण
पाठ्यक्रम का उद्देश्य छात्रों को अविभाज्य समय श्रृंखला के अर्थमितीय मॉडलिंग के आधुनिक तरीकों में प्रशिक्षित करना है। पाठ्यक्रम के उद्देश्य हैं: अनुभवजन्य अनुसंधान की पद्धति के बारे में छात्रों की समझ विकसित करना और अर्थमितीय मॉडल की संभावनाएं और उनके अनुप्रयोग की सीमाएं, साथ ही वास्तविक के साथ काम करने में कौशल विकसित करना आर्थिक डेटा.
4,2
शुरू से लेकर जूनियर तक डेटा विश्लेषक
आप डेटा का उपयोग करके व्यावसायिक समस्याओं को हल करना सीखेंगे। सबसे पहले, आवश्यक प्रशिक्षण प्राप्त करें, अपने गणित और सांख्यिकी में सुधार करें, और फिर SQL, Python, Power BI का अध्ययन करें और एक वर्ष में आप डेटा विश्लेषक बन जाएंगे।
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गणित के आँकड़े
पाठ्यक्रम छात्रों को गणितीय सांख्यिकी के मुख्य अनुभागों से परिचित कराता है: वर्णनात्मक सांख्यिकी, अंतराल अनुमान, सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण, प्रतिगमन विश्लेषण और सहसंबंध विश्लेषण।
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संभाव्यता सिद्धांत संयोग का विज्ञान है। भाग 2
पाठ्यक्रम के दूसरे भाग में "संभावना सिद्धांत - यादृच्छिकता का विज्ञान" निरंतर संभाव्यता रिक्त स्थान पर विचार किया जाता है, जो सिद्धांत की विश्लेषणात्मक क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से विस्तारित करता है और आपको अधिक उन्नत का उपयोग करके दिलचस्प मॉडल बनाने की अनुमति देता है गणितीय उपकरण.
3,8
बड़े डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण
यह प्रोग्राम बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करने के लिए प्रौद्योगिकियों को समर्पित है। वर्तमान में, आईसीटी ने हमारे पूरे जीवन को बदल दिया है - व्यक्तिगत और औद्योगिक दोनों क्षेत्रों में। सबसे पहले, यह मानव विवरण के सभी क्षेत्रों में भारी मात्रा में डेटा के संचय के कारण है जिसे सक्षम करने की आवश्यकता है ढूंढें, निकालें, संरचना करें, संक्षिप्त रूप में सहेजें, आवश्यक तत्वों को शीघ्रता से ढूंढें, एकत्र करें और विश्लेषण। डेटा विश्लेषण कई व्यावसायिक समस्याओं को हल करने में मदद कर सकता है, जैसे: किसी विशेष उत्पाद की अपेक्षित मांग क्या है? यह मांग सबसे अधिक कब थी? बाज़ार में मूल्य परिवर्तन के रुझान क्या हैं? वगैरह। डेटा विज्ञान कई प्रकार के विषयों से संबंधित है।
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समष्टि अर्थशास्त्र
प्रस्तावित मैक्रोइकॉनॉमिक्स पाठ्यक्रम की मौलिकता इस तथ्य में निहित है कि यह परिचयात्मक और मध्यवर्ती स्तरों के तत्वों को जोड़ता है। इसका उद्देश्य मास्टर के वे छात्र हैं जिनके पास बुनियादी आर्थिक शिक्षा नहीं है, जिन्हें उन्नत मैक्रोइकॉनॉमिक्स का अध्ययन करना होगा। मास्टर के छात्र जो पहले से ही इस पाठ्यक्रम की मदद से स्नातक के रूप में मैक्रोइकॉनॉमिक्स का अध्ययन कर चुके हैं, वे इस अनुशासन में अपनी बुनियादी दक्षताओं को ताज़ा करने में सक्षम होंगे।
4,2
लीनियर अलजेब्रा
रैखिक बीजगणित में एक बुनियादी ऑनलाइन पाठ्यक्रम, जिसमें सांख्यिकी और बहुभिन्नरूपी विश्लेषण के लिए सभी प्रमुख अनुप्रयोग और एल्गोरिदम शामिल हैं, हालांकि इसमें हमेशा विस्तृत प्रमाण नहीं होते हैं।
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