Документ по окончании обучения УДОСТОВЕРЕНИЕ О ПОВЫШЕНИИ КВАЛИФИКАЦИИ
Слушатель приобретает систему знаний и компетенций, необходимых для осуществления анализа и оценки финансово-экономических показателей, проверки статистических гипотез, визуализации в R и грамотной интерпретации полученных результатов
Важные факты о языке R
Язык R — один из главных инструментов для анализа данных. Он создан статистиками для статистиков — в нём уже есть популярные статистические тесты, методы анализа данных, удобные инструменты для построения графиков
Язык R- интерпретируемый объектно-ориентированный язык программирования. В этом случае с приложениями работает программа-интерпретатор, а не ядро операционной системы
Язык R совместим с любыми статистическими приложениями, работает офлайн, а разработчикам доступны различные пакеты для управления данными и создания графиков
Специализированный язык R уверенно отвоёвывает себе место под солнцем: с 18-го места рейтинга TIOBE в 2016 году он поднялся на 8-ю строчку в январе 2021
Установить интерпретатор и рабочее окружение можно в любую современную операционную систему — MacOS, Linux, Windows
Основные конкуренты R — это инструменты анализа данных без кода — Excel, Google Sheets, SPSS, Tableau, Power BI и другие. А также языки программирования — Python и Julia
Практически в каждой вакансии дата-аналитика на сайте hh.ru требуется знание языка R, и зарплаты таких специалистов начинаются от 80 000 руб. в месяц.
Итак! Язык R будет полезен научным работникам, аналитикам и специалистам в сфере дата-сайнс. R-разработчики часто востребованы в среднем и крупном бизнесе. Отдельное направление в R — машинное обучение и нейросети. Изучение языка R даст вам возможность широкого выбора сферы деятельности.
СТРУКТУРА КУРСА
Модуль 1. Статистические методы обработки и визуализации данных в R
Тема 1.1. Установка и введение в R (RStudio). Импорт/экспорт данных из R в Excel. Сохранение результатов исследования.
Тема 1.2. Визуализация выборок в R. Описательная статистика и интервальные оценки.
Тема 1.3. Проверка статистических гипотез: z-, t- и F-критерии.
Тема 1.4. Корреляционный анализ, значимость коэффициента корреляции и визуализация корреляций в R.
Модуль 2. Применение методов обработки данных к практическим данным
Тема 2.1. Критерии согласия. Критерии нормальности. Графические методы проверки гипотез.
Тема 2.2. Критерии однородности. Визуализация неоднородности связанных выборок.
Тема 2.3. Дисперсионный анализ (ANOVA). Факторный анализ (PCA).
Тема 2.4. Кластерный анализ: метод k-средних и его визуализация в R.
Тема 2.5. Линейная регрессия и ее визуализация в R.
КОМПЕТЕНЦИИ В ВАШЕМ РЕЗЮМЕ
по окончании программы повышения квалификации "Анализ данных на языке R"
Обработка, очистка и преобразование данных для исследования
Построение таблиц и графиков различных форматов в зависимости от задачи
Проведение статистических тестов
Разработка показателей эффективности продвижения и стратегии продвижения с заказчиком
Научные интересы Теория вероятностей и математическая статистика, анализ данных, структурная диалектика, программирование на языке R
Участие в научных мероприятиях — Третий международный симпозиум по диалектическому мышлению (2019); — ХХI Международная конференция ECERS Meeting (2019); — VIII Международная научно-практическая конференция «Воспитание и обучение детей младшего возраста» (2019).
Заслуги и награды — Почетное звание «Почетный работник высшего профессионального образования Российской Федерации»; — Благодарность Правительства Российской Федерации; — Почетная грамота Министерства образования и науки Российской Федерации.
Наиболее значимые публикации
Веракса Н.Е., Зададаев С.А. Диалектическое мышление и w-мера развития двумерной диалектической структуры. / Вестник РГГУ. Серия: Психология. Педагогика. Образование. 2012. № 15 (95). С. 57−86.
Веракса Н.Е., Зададаев С.А. Основания структурной диалектики. / Вестник МГПУ. Серия: Педагогика и психология. 2017. № 3 (41). С. 8−25.
Шиян О.А., Зададаев С.А., Шиян И.Б., Катаева М.К., Козлова О.А., Перфилова М.А., Оськина Ю.О. Понимание процессов развития как путь развития творческого мышления у дошкольников. / Современное дошкольное образование. 2017. № 6 (78). С. 46−57.
Веракса Н.Е., Зададаев С.А., Сенюкова З.В. Циклические представления и развитие диалектической структуры мышления дошкольников. / Вестник МГПУ. Серия: Педагогика и психология. 2017. № 1 (39). С. 54−64.
Зададаев С.А., Леван Т.Н., Шиян И.Б., Шиян О.А. Cвязь между параметрами качества структуры и качества процесса в российских детских садах. / Воспитание и обучение детей младшего возраста. Материалы VIII Международной конференции. 2019. С. 75−76.
ПОЧЕМУ МЫ?
1
Диплом одного из ведущих ВУЗов страны
Синергетический эффект традиционных методик, инновационных разработок в увеличении компетенций сотрудников.
2
Преподаватели мирового уровня
Огромный опыт преподавания, авторские разработки, научные публикации, взаимодействие с научным сообществом.
3
Современный актуальный контент программ
Постоянная актуализация учебных материалов, использование реальных кейсов, мониторинг законодательства.
4
Оснащение лучшим оборудованием для дистанционного обучения
Опробированная система проведения и записи онлайн-лекций и вебинаров, взаимодействия с преподавателями.
5
Большое количество практических задач
Наши выпускники готовы сразу приступить к решению текущих задач.
6
Гибкая система скидок
Мы готовы предложить скидку на обучение до 30% при формировании группы слушателей
7
Дистанционный формат
Слушатель выстраивает график обучения по индивидуальному плану без отрыва от основной деятельности.
8
Взаимодействие с преподавателями и кураторами
Обучение построено на личном контакте преподавателя и слушателя и позволяет быстрее и эффективнее освоить программу
ЗАПОЛНИТЕ ЗАЯВКУ НА ОБУЧЕНИЕ
На каждую программу заполните, пожалуйста, отдельную заявку.
Телефоны: +7 499 55 31 0 31
WhatsApp: +7 925 025 9400 +7 925 653 9400
E-mail: dpo@fa.ru
С Вами свяжется наш сотрудник и проконсультирует по всем вопросам
Как оформить поступление в Институт цифровых компетенций Финансового университета при Правительстве РФ