• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2024/2025

Избранные темы науки о данных

Статус: Маго-лего
Когда читается: 4 модуль
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 3

Программа дисциплины

Аннотация

В ходе курса будет представлен обзор альтернативных подходов к анализу данных, когда предпосылки линейной регрессии не выполняются. Курс начнется с обзора основных теоретических предположений, которые делаются в рамках линейной регрессии и ситуаций, когда эти предпосылки не выполняются: временные ряды, панельные и пространственные данные. Вторая часть курса вводит слушателей в основы причинно-следственного вывода – экспериментальные и квази-экспериментальные дизайны. Знание теории вероятности и статистики, линейной алгебры на базовом уровне необходимо для освоения курса. R, статистический язык с открытым исходным кодом, будет использоваться на протяжении всего курса.