Об этом курсе

Недавно просмотрено: 13,291
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 88 часов на выполнение
Русский

Преподаватели

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 88 часов на выполнение
Русский

от партнера

Placeholder

Санкт-Петербургский государственный университет

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

4 ч. на завершение

Введение

4 ч. на завершение
8 видео ((всего 50 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 5 тестов
8 видео
Общее введение в науку о данных3мин
Примеры реальных задач4мин
Типы данных: маленькие и большие данные7мин
Хранения данных. Форматы файлов13мин
Модели данных. Часть 15мин
Модели данных. Часть 28мин
Как подготавливались данные для курса3мин
1 материал для самостоятельного изучения
Модуль 110мин
5 практических упражнений
Тест30мин
Тест30мин
Тест30мин
Тест30мин
Тест30мин
Неделя
2

Неделя 2

5 ч. на завершение

Математический инструментарий науки о данных.

5 ч. на завершение
10 видео ((всего 79 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов
10 видео
Определения вероятности4мин
Случайные величины10мин
Примеры распределений5мин
Основы статистики. Часть 17мин
Основы статистики. Часть 28мин
Элементы линейной алгебры10мин
Сингулярное разложение матрицы9мин
Обоснование метода сингулярного разложения8мин
Примеры и вычислительные аспекты6мин
2 материала для самостоятельного изучения
Дополнительные материалы к изучаемым разделам10мин
Модуль 2.10мин
6 практических упражнений
Тест30мин
Тест30мин
Тест30мин
Тест30мин
Тест30мин
Проверочное задание30мин
Неделя
3

Неделя 3

76 ч. на завершение

Программный инструментарий науки о данных.

76 ч. на завершение
8 видео ((всего 76 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 6 тестов
8 видео
Основы программирования на Python. Часть 110мин
Основы программирования на Python. Часть 29мин
Библиотеки для машинного обучения (Matplotlib)12мин
Библиотеки для машинного обучения (Pandas)5мин
Библиотеки для машинного обучения (Scikit-learn)4мин
Демонстрация получения данных из внешней тестовой коллекции11мин
Демонстрация получения данных из авторской тестовой коллекции14мин
1 материал для самостоятельного изучения
Модуль 3.10мин
6 практических упражнений
Тест30мин
Задание
Проверочное задание12мин
Контрольное задание30мин
Проверочное задание30мин
Контрольное задание30мин
Неделя
4

Неделя 4

2 ч. на завершение

Машинное обучение: обучение с учителем.

2 ч. на завершение
5 видео ((всего 29 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 3 тестов
5 видео
Оценка классификации и выбор модели5мин
Линейный SVM. Часть 15мин
Линейный SVM. Часть 22мин
Алгоритмические композиции: boosting, stacking, bagging7мин
1 материал для самостоятельного изучения
Модуль 4.10мин
3 практических упражнения
Тест30мин
Тест30мин
Тест30мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе ВВЕДЕНИЕ В НАУКУ О ДАННЫХ (AN INTRODUCTION TO DATA SCIENCE)

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.