Сколько стоит курс «Основы R с введением в анализ медицинских данных»?

Курс «Основы R с введением в анализ медицинских данных» доступен бесплатно.

Сколько времени занимает прохождение курса «Основы R с введением в анализ медицинских данных»?

Прохождение курса «Основы R с введением в анализ медицинских данных» занимает примерно 6 часов.

Какой рейтинг у курса «Основы R с введением в анализ медицинских данных»?

Курс имеет рейтинг 4.7 из 5 на основе 3 отзывов. На курсе обучается 1 433 учеников.

Где можно пройти курс «Основы R с введением в анализ медицинских данных»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/178946.

Курс на Stepik

Обложка курса «Основы R с введением в анализ медицинских данных» на Stepik

Бесплатно

Основы R с введением в анализ медицинских данных ★ 4.667

Name: Основы R с введением в анализ медицинских данных
Availability: InStock
Rating: 4.666666666666667 (3 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

В данном курсе студенты познакомятся с основами языка программирования R — мощного инструмента для статистического анализа и визуализации данных. Особое внимание уделено применению R для работы с медицинскими данными. Курс построен на основе программы дополнительной профессиональной переподготовки, реализованной в ФГБОУ ВО ПСПбГМУ им. И.П.Павлова Минздрава России

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	1 433
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	3
Рейтинг курса	4.667
Количество уроков	42
Количество квизов	189
Количество задач с кодом	10
Время прохождения курса	6 ч.	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	2 года назад	—	—	—	—
Последнее обновление	16 августа 2026	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Основы R с введением в анализ медицинских данных»

6 разделов Уроки в курсе «Основы R с введением в анализ медицинских данных»

42 урока Тесты в курсе «Основы R с введением в анализ медицинских данных»

189 тестов Задачи в курсе «Основы R с введением в анализ медицинских данных»

10 задач Время прохождения курса «Основы R с введением в анализ медицинских данных»

6 ч.

обн. 16 августа 2026

Введение в R

14 уроков

1. Установка R, интерактивной среды разработки R Studio. ↗

2. Переменные и типы переменных. Операторы. ↗

3. Векторы, матрицы, списки. Data Frame. ↗

4. Установка пакетов. Импорт данных. ↗

5. Статистические функции, создание функций ↗

6. Условные конструкции и циклы: if, ifelse, for, while ↗

7. Пакет dplyr, манипуляция данными 1 ↗

8. Пакет dplyr, манипуляция данными 2 ↗

9. Основы визуализации данных - базовая графика ↗

10. Основы визуализации данных - ggplot2 1 ↗

11. Основы визуализации данных ggplot2 2 ↗

12. Rmarkdown, создание автоматизированного отчета ↗

13. Итоговая работа - автоматизированный разведочный анализ данных ↗

14. Практикум ↗

Биомедицинская статистика, статистические критерии

6 уроков

1. Биостатистика, начало исследования ↗

2. Алгоритм выбора стат. критерия, распределение вероятностей. ↗

3. Алгоритм выбора стат. критерия, сравнение количественных данных ↗

4. Алгоритм выбора стат. критерия, сравнение количественных данных2 ↗

5. Широкий и узкий формат датафреймов ↗

6. Алгоритм выбора стат. критерия, Хи-Квадрат ↗

Дисперсионный анализ

4 урока

1. Критерий ANOVA ↗

2. Критерий Краскела-Уолиса ↗

3. Ошибки первого и второго рода ↗

4. Post-hoc тесты, поправки на множественные сравнения ↗

Регрессия

4 урока

1. Линейная регрессия и корреляционный анализ I ↗

2. Линейная регрессия и корреляционный анализ II ↗

3. Логистическая регрессия I ↗

4. Логистическая регрессия II ↗

Анализ выживаемости

6 уроков

1. Выживаемость ↗

2. Виды выживаемости, Landmark анализ ↗

3. Кокс-регрессионный анализ ↗

4. Регрессия Кокса с зависящими от времени ковариатами* ↗

5. Анализ конкурирующих рисков* ↗

6. Регрессия Файна-Грея ↗

Основы статистики для клинических исследований

8 уроков

1. Систематический обзор ↗

2. Электронные библиотеки и базы данных ↗

3. Оценка публикаций ↗

4. Размер эффекта ↗

5. Пакет meta: краткий обзор методов ↗

6. Модели с фиксированными и случайными эффектами ↗

7. Оценка гетерогенности ↗

8. Итоговая работа ↗