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.
Введение в науку о данных (An Introduction to Data Science)
Saint Petersburg State UniversityAbout this Course
7,749 recent views
Shareable Certificate
Earn a Certificate upon completion
100% online
Start instantly and learn at your own schedule.
Flexible deadlines
Reset deadlines in accordance to your schedule.
Approx. 89 hours to complete
Russian
Subtitles: Russian
Instructors
Shareable Certificate
Earn a Certificate upon completion
100% online
Start instantly and learn at your own schedule.
Flexible deadlines
Reset deadlines in accordance to your schedule.
Approx. 89 hours to complete
Russian
Subtitles: Russian
Offered by

Saint Petersburg State University
Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ) — старейший вуз России, основанный в 1724 году. Университет сегодня — научный, образовательный и культурный центр мирового значения, неизменно входящий во все международные рейтинги вузов. В номинации взаимодействие с работодателями QS Graduate Employability 2018 СПбГУ занимает 20 место среди 400 ведущих вузов мира и является лучшим в России.
Syllabus - What you will learn from this course
4 hours to complete
Введение
4 hours to complete
8 videos (Total 50 min), 1 reading, 5 quizzes
8 videos
Общее введение в науку о данных3m
Примеры реальных задач4m
Типы данных: маленькие и большие данные7m
Хранения данных. Форматы файлов13m
Модели данных. Часть 15m
Модели данных. Часть 28m
Как подготавливались данные для курса3m
1 reading
Модуль 110m
5 practice exercises
Тест30m
Тест30m
Тест30m
Тест30m
Тест30m
5 hours to complete
Математический инструментарий науки о данных.
5 hours to complete
10 videos (Total 79 min), 2 readings, 6 quizzes
10 videos
Определения вероятности4m
Случайные величины10m
Примеры распределений5m
Основы статистики. Часть 17m
Основы статистики. Часть 28m
Элементы линейной алгебры10m
Сингулярное разложение матрицы9m
Обоснование метода сингулярного разложения8m
Примеры и вычислительные аспекты6m
2 readings
Дополнительные материалы к изучаемым разделам10m
Модуль 2.10m
6 practice exercises
Тест30m
Тест30m
Тест30m
Тест30m
Тест30m
Проверочное задание30m
76 hours to complete
Программный инструментарий науки о данных.
76 hours to complete
8 videos (Total 76 min), 1 reading, 6 quizzes
8 videos
Основы программирования на Python. Часть 110m
Основы программирования на Python. Часть 29m
Библиотеки для машинного обучения (Matplotlib)12m
Библиотеки для машинного обучения (Pandas)5m
Библиотеки для машинного обучения (Scikit-learn)4m
Демонстрация получения данных из внешней тестовой коллекции11m
Демонстрация получения данных из авторской тестовой коллекции14m
1 reading
Модуль 3.10m
6 practice exercises
Тест30m
Заданиеs
Проверочное задание12m
Контрольное задание30m
Проверочное задание30m
Контрольное задание30m
2 hours to complete
Машинное обучение: обучение с учителем.
2 hours to complete
5 videos (Total 29 min), 1 reading, 3 quizzes
5 videos
Оценка классификации и выбор модели5m
Линейный SVM. Часть 15m
Линейный SVM. Часть 22m
Алгоритмические композиции: boosting, stacking, bagging7m
1 reading
Модуль 4.10m
3 practice exercises
Тест30m
Тест30m
Тест30m
Reviews
TOP REVIEWS FROM ВВЕДЕНИЕ В НАУКУ О ДАННЫХ (AN INTRODUCTION TO DATA SCIENCE)
by IRDec 20, 2017
Курс в целом понравился, но некторых преподавателей было неинтересно слушать/сложно понимать.
Frequently Asked Questions
When will I have access to the lectures and assignments?
What will I get if I purchase the Certificate?
Is financial aid available?
Will I earn university credit for completing the Course?
More questions? Visit the Learner Help Center.