About this course: Наука о данных включает большой спектр подходов и методов сбора, обработки, анализа и визуализации массивов данных любого размера. Отдельным практически важным направлением данной науки является работа с большими данными с помощью новых принципов математического и вычислительного моделирования, когда классические методы перестают работать ввиду невозможности их масштабирования. Настоящий курс призван помочь обучающемуся изучить основы предметной области через постановку и решение типичных задач, с которыми исследователь в области науки о данных может столкнуться в своей работе. Чтобы научить слушателя решать такие задачи, авторы курса предоставляют обучающемуся необходимый теоретический минимум и показывают, как пользоваться инструментальной базой на практике.
Who is this class for: Для общего развития и интереса Бакалавриат начального уровня Бакалавриат высшего уровня
Taught by: Блеканов Иван Станиславович , доцент
Кафедра технологии программирования
Taught by: Севрюков Сергей Юрьевич, старший преподаватель
кафедра Технологии программирования
Taught by: Просолупов Евгений Викторович, к.ф.-м.н., доцент
кафедра Технологии программирования
Taught by: Коротков Павел Алексеевич , старший преподаватель
кафедра Технологии программирования
Taught by: Мишенин Алексей Николаевич , старший преподаватель
кафедра Технологии программирования
Taught by: Утешев Алексей Юрьевич, профессор
кафедра управления медико-биологическими системами
Taught by: Вольф Дмитрий Александрович, ассистент
кафедра Технологии Программирования
Taught by: Малютин Евгений Алексеевич, ассистент
кафедра Технологии Программирования
Taught by: Камалов Михаил Валерьевич, Аспирант
Кафедра Технологии программирования
| Commitment | 6,4 |
| Language | Russian |
| How To Pass | Pass all graded assignments to complete the course. |
| User Ratings |
- Video: Общее введение в науку о данных
- Video: Примеры реальных задач
- Teste para praticar: Тест
- Video: Типы данных: маленькие и большие данные
- Teste para praticar: Тест
- Video: Хранения данных. Форматы файлов
- Video: Модели данных. Часть 1
- Teste para praticar: Тест
- Video: Модели данных. Часть 2
- Video: Как подготавливались данные для курса
- Leitura: Модуль 1
- Teste para praticar: Тест
- Video: Определения вероятности
- Teste para praticar: Тест
- Video: Случайные величины
- Video: Примеры распределений
- Video: Основы статистики. Часть 1
- Video: Основы статистики. Часть 2
- Teste para praticar: Тест
- Video: Элементы линейной алгебры
- Video: Сингулярное разложение матрицы
- Video: Обоснование метода сингулярного разложения
- Video: Примеры и вычислительные аспекты
- Teste para praticar: Проверочное задание
- Leitura: Модуль 2.
- Teste para praticar: Тест
- Video: Основы программирования на Python. Часть 1
- Video: Основы программирования на Python. Часть 2
- Teste para praticar: Задание
- Video: Библиотеки для машинного обучения (Matplotlib)
- Video: Библиотеки для машинного обучения (Pandas)
- Video: Библиотеки для машинного обучения (Scikit-learn)
- Teste para praticar: Проверочное задание
- Video: Демонстрация получения данных из внешней тестовой коллекции
- Video: Демонстрация получения данных из авторской тестовой коллекции
- Leitura: Модуль 3.
- Teste para praticar: Проверочное задание
- Video: Оценка классификации и выбор модели
- Teste para praticar: Тест
- Video: Линейный SVM. Часть 1
- Video: Линейный SVM. Часть 2
- Video: Алгоритмические композиции: boosting, stacking, bagging
- Prompt de discussão: Задание
- Teste para praticar: Тест
- Leitura: Модуль 4.
- Video: Принципы выбора модели
- Video: Оценка качества обучения. Часть 1
- Video: Оценка качества обучения. Часть 2
- Video: Алгоритм K-means
- Video: Введение. Алгоритмы иерархической кластеризации
- Video: Метрики. Алгоритмы иерархической кластеризации
- Video: Алгоритм LSA
- Leitura: Модуль 5.
- Prompt de discussão: Задание 1.
- Prompt de discussão: Задание 2.
- Teste para praticar: Проверочное задание
Cada curso é como um livro didático interativo, com vídeos pré-gravados, testes e projetos.
Conecte-se com milhares de outros aprendizes, debata ideias, discuta sobre os materiais do curso e obtenha ajuda para dominar conceitos.
Obtenha reconhecimento oficial pelo seu trabalho e compartilhe seu sucesso com amigos, colegas e empregadores.
| Purchase Course | |
|---|---|
| Access to course materials | Available |
| Access to graded materials | Available |
| Receive a final grade | Available |
| Earn a shareable Course Certificate | Available |
Ю
Курс в целом понравился, но некторых преподавателей было неинтересно слушать/сложно понимать.