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
11,333 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. 88 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. 88 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?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I purchase the Certificate?
When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.
Is financial aid available?
Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You’ll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. Learn more.
Will I earn university credit for completing the Course?
This Course doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Course Certificates for credit. Check with your institution to learn more. Online Degrees and Mastertrack™ Certificates on Coursera provide the opportunity to earn university credit.
More questions? Visit the Learner Help Center.
