Курс на Stepik
Обложка курса «Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев» на Stepik
1 300 ₽

Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс является раритетным аналогом древнего (10 летней давности), но самого популярного и одного из самых первых курсов данного автора. Курс создан по мотивам одноименной книги и предназначен для социально-экономических направлений: в нем кратко разобраны основные методы поиска скрытых закономерностей.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев»Учеников на курсе 303
Сертификаты, выданные на курсе «Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев»Сертификатов выдано 65
Отзывы о курсе «Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев»Отзывов получено 8
Рейтинг курса «Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев»Количество уроков 88
Тесты в курсе «Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев»Количество квизов 93
Время прохождения курса «Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев»Стоимость курса 1 300 ₽ —
Обновления курса «Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев» 12 разделов Уроки в курсе «Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев» 88 уроков Тесты в курсе «Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев» 93 теста Время прохождения курса «Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев» 7 ч. Последнее обновление курса «Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев» обн. 17 июля 2026

ПРОЛОГ

4 урока
1. А о чем это вообще? Пару слайдов для "чайников" ↗
2. Вступление от автора ↗
3. Просто зашли поинтересоваться? ↗
4. Как мы будем учиться ↗

РАЗНЫЕ ОГОВОРКИ

9 уроков
1. Особенности аналитики в социально-экономических профессиях ↗
2. Модель ↗
3. Интуиция и аналитика ↗
4. Статистика, Метрики, KPIs и Аналитика ↗
5. Об уровнях зрелости аналитической функции в компании ↗
6. ЧТО ТАКОЕ ПРЕСКРИПТИВНАЯ АНАЛИТИКА ↗
7. Инструментарий (Excel, SPSS, Statistica, R...и PSPP) ↗
8. "Сухой остаток" раздела ↗
9. ВНЕЗАПНО: тест по итогам раздела ↗

ВВЕДЕНИЕ В СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ - основные понятия статистики

9 уроков
1. Статистический анализ ↗
2. Выборка и генеральная совокупность ↗
3. Переменные ↗
4. Шкалы переменных ↗
5. Гипотезы ↗
6. Вероятность ↗
7. Нормальное распределение ↗
8. Итоги раздела ↗
9. И снова ... ТЕСТ! ↗

ФОРМИРОВАНИЕ МАССИВА ДАННЫХ

3 урока
1. Что такое массив данных для анализа ↗
2. Подготовка данных к анализу ↗
3. Можно ли "отремонтировать" нерепрезинтативную выборку в массиве? ↗

НЕ ИЗ АНАЛИТИКИ. EXCEL'ный МИДКВЭЛ

7 уроков
1. Пара коротких уроков: и Вы освоили почти весь бизнес-Excel ↗
2. Базовые вещи ↗
3. Сводные таблицы ↗
4. ЕСЛИ ↗
5. ВПР ↗
6. Справочники ↗
7. Подытожим Excel ↗

ОПИСАТЕЛЬНЫЕ СТАТИСТИКИ

14 уроков
1. Суть описательных статистик ↗
2. Частотное распределение ↗
3. Среднее значение ↗
4. Медиана и мода ↗
5. Минимум и максимум ↗
6. Процентили / персентили, квартили и децили ↗
7. Простой, но сложный кейс... ↗
8. Рассказ еще о паре средних... ↗
9. Меры рассеивания (изменчивости, вариативности) ↗
10. "Смещение" распределения данных (отличия от норм. распределения) ↗
11. Выбросы ↗
12. А разве это все можно как-то компактно представить? ↗
13. Итоги описательных статистик ↗
14. Краткое комплексное задание: осилить все описательные статистики ↗

АНАЛИТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА: О ЧЕМ ЭТО?

7 уроков
1. Еще раз об особенности социально-экономической реальности ↗
2. Главное отличие от описательных статистик ↗
3. Три главные блока задач решаемых аналитикой задач ↗
4. Снова к истокам: гипотезы и вероятность ↗
5. Excel хорош - но мы теперь перейдем к другой программе ↗
6. 2-х минутное знакомство с PSPP ↗
7. Проверка на нормальное распределение ↗

АНАЛИТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА: СРАВНЕНИЕ ОТЛИЧИЙ ГРУПП (ВЫБОРОК)

11 уроков
1. Для чего это применяется? ↗
2. Еще раз о том, что такое значимость различий ↗
3. Зависимые (парные, связанные) и независимые выборки ↗
4. Базовый инструмент: таблицы перекрестной классификации ↗
5. Сравнение независимых выборок ↗
6. Сравнение зависимых (парных, связанных) выборок ↗
7. Анализ последовательностей ↗
8. В продолжение последовательностей: немного о "временных рядах" ↗
9. Сравнение выборок/групп "крупными мазками" ↗
10. Тест на закрепление ↗
11. Практика сравнения групп ↗

АНАЛИТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА: СКРЫТЫЕ ВЗАИМОСВЯЗИ МЕЖДУ ПЕРЕМЕННЫМИ

8 уроков
1. Зависимые и независимые переменные ↗
2. Взаимосвязь ↗
3. И еще раз о том, что такое значимая статистическая взаимосвязь ↗
4. Корреляция переменных ↗
5. Регрессия ↗
6. Факторный анализ ↗
7. Анализ надежности-согласованности ↗
8. Итоги раздела поиска скрытых взаимосвязей между переменными ↗

АНАЛИТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА: КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ/СЛУЧАЕВ

7 уроков
1. Для чего это применяется? ↗
2. Логистическая регрессия ↗
3. ROC-анализ ↗
4. Кластерный анализ ↗
5. Обзор других методов: дискриминантный анализ,деревья решений,SVM ↗
6. Ансамбли? В Data Science? Ансамбли методов и данных ↗
7. Итоги классификации с "высоты птичьего полета" ↗

ОБЗОР НОВОЯЗА: MACHINE LEARNING, BIG DATA, AI...

6 уроков
1. Поговорим по новым понятиям ↗
2. Big Data / Большие данные ↗
3. Artificial Intelligent / Искусственный интеллект ↗
4. Machine Learning / Машинное Обучение ↗
5. Neural Network / Нейронные сети ↗
6. Что стоит усвоить, подводя черту в этом новоязе ↗

Весь курс в одном слайде

3 урока
1. Курс в 2 минутах ↗
2. Вот мы и прошли весь курс... ↗
3. Bonus / Бонусная лекция ↗