Курс на Stepik
Обложка курса «Анализ данных в R» на Stepik
Бесплатно

Анализ данных в R ★ 4.843

Открыть на
STEPIK.ORG

В рамках трёхнедельного курса рассматриваются все основные этапы статистического анализа R, считывание данных, предобработка данных, применение основных статистических методов и визуализация результатов. Слушатели научатся основным элементам программирования на языке R, что позволит быстро и эффективно решать широчайший спектр задач, возникающих при обработке данных.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Анализ данных в R»Учеников на курсе 66 125
Сертификаты, выданные на курсе «Анализ данных в R»Сертификатов выдано 9 699
Отзывы о курсе «Анализ данных в R»Отзывов получено 669
Рейтинг курса «Анализ данных в R»Рейтинг курса 4.843
Уроки в курсе «Анализ данных в R»Количество уроков 19
Тесты в курсе «Анализ данных в R»Количество квизов 26
Задачи с кодом в курсе «Анализ данных в R»Количество задач с кодом 49
Время прохождения курса «Анализ данных в R»Время прохождения курса —
Обновления курса «Анализ данных в R»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Анализ данных в R»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Анализ данных в R»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Анализ данных в R» 3 раздела Уроки в курсе «Анализ данных в R» 19 уроков Тесты в курсе «Анализ данных в R» 26 тестов Задачи в курсе «Анализ данных в R» 49 задач Время прохождения курса «Анализ данных в R» 16 ч. Последнее обновление курса «Анализ данных в R» обн. 26 апреля 2026

Предобработка данных

7 уроков
1. Общая информация о курсе ↗
2. Переменные ↗
3. Работа с data frame ↗
4. Элементы синтаксиса ↗
5. Описательные статистики ↗
6. Описательные статистики. Графики ↗
7. Сохранение результатов ↗

Статистика в R. Часть 1

4 урока
1. Анализ номинативных данных ↗
2. Сравнение двух групп ↗
3. Применение дисперсионного анализа ↗
4. Создание собственных функций ↗

Статистика в R. Часть 2

8 уроков
1. Корреляция и простая линейная регрессия (МНК) ↗
2. Множественная линейная регрессия ↗
3. Множественная линейная регрессия. Отбор моделей ↗
4. Диагностика модели ↗
5. Диагностика модели. Продолжение ↗
6. Логистическая регрессия ↗
7. Экспорт результатов анализа из R ↗
8. Заключение ↗