Перейти к основному содержимому

Статистика для гуманитариев

О курсе

Изучаемые теоретические положения, формируемые навыки необходимы для освоения курсов, углубляющих и специализирующих умения обучающихся работать с проектами, технологиями статистического анализа данных, применяемых при обработке информации, а также для выполнения выпускной квалификационной работы.

Задачи дисциплины «Статистика»:

  • Сформировать у студентов положительную мотивацию на использование современных статистических методов в фундаментальных прикладных исследованиях;
  • Дать знания об основных понятиях статистики, их применении для представления и анализа результатов аналитического исследования;
  • Способствовать овладению студентами навыками статистического анализа, использования полученных данных при подготовке проектной документации, необходимой при решении различных профессиональных задач в сфере рекламы и связей с общественностью (технико-экономическое обоснование, техническое задание, бизнес-план, креативный бриф, соглашение, договор, контракт).
  • Требования

    Дисциплина «Статистика» входит в базовую часть ООП бакалавриата и является обязательной для изучения.Входными требованиями для освоения дисциплины «Статистика» является изучение курсов «Компьютерные технологии и информатика», «Математика», формирующие у обучающихся необходимые знания в области математических основ статистического анализа данных.

    Автор онлайн-курса

    Course Staff Image #1

    Кабанова Татьяна Валерьевна

    Кандидат физико-математических наук, доцент, доцент кафедры теории вероятностей и математической статистики Института прикладной математики и компьютерных наук НИ ТГУ

    Результаты курса

    В результате освоения курса студент сможет (научится):

  • проводить предварительную обработку данных для статистических исследований;
  • выбирать наиболее адекватные статистические методы для анализа;
  • применять (реализовывать) статистические методы для анализа данных;
  • применять пакеты прикладных программ для реализации статистических методов;
  • интерпретировать полученные результаты.
  • Разработчик

    Course Staff Image #1

    Национальный исследовательский Томский государственный университет: mooc.tsu.ru

    1. None
    2. Начало курса

      апр. 17, 2020
    3. Конец курса

      июл. 31, 2020
    4. Нагрузка в неделю

      8-12
    5. Длительность курса

      10
    6. Цена за сертификат

      Бесплатно
    Внести в список