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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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1

완료하는 데 5시간 필요

Математика и Python для анализа данных

완료하는 데 5시간 필요
12개 동영상 (총 65분), 10 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
12개의 동영상
Векторы и матрицы3m
Определитель матрицы1m
Операции с матрицами. Собственные числа матриц4m
Знакомство с библиотекой Numpy14m
Знакомство с библиотекой scipy5m
Знакомство с библиотекой Pandas2m
Объект pandas.Series4m
Объект pandas.DataFrame9m
Группировка данных6m
Работа с несколькими таблицами7m
Преобразование признаков3m
10개의 읽기 자료
Telegram и форум курса10m
Mail.Ru Group5m
Фонд развития онлайн-образования5m
Математика10m
Дополнительная литература10m
Установка Anaconda10m
Документация и другие источники10m
Документация и другие источники10m
Тест Pandas - решение от преподавателей10m
Конспект 1-ой недели10m
4개 연습문제
Основные понятия математического анализа10m
Основные понятия линейной алгебры20m
Numpy и scipy50m
Pandas1시간
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완료하는 데 5시간 필요

Визуализация данных и статистика

완료하는 데 5시간 필요
15개 동영상 (총 81분), 4 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
15개의 동영상
Визуализация с matplotlib8m
Расширенная визуализация с matplotlib8m
Визуализация с pandas8m
Интерактивная визуализация с plotly10m
Определение вероятности5m
Случайная величина4m
Показатели центра распределения4m
Нормальное распределение3m
Центральная предельная теорема1m
Зависимость между случайными величинами2m
Распределение Стьюдента1m
Статистика в scipy6m
Доверительный интервал8m
Проверка гипотез и распределение Стьюдента5m
4개의 읽기 자료
Дополнительные источники по визуализации10m
Дополнительные источники по статистике10m
Практика по статистике – решение от преподавателей10m
Конспект 2-ой недели10m
2개 연습문제
Статистический анализ10m
Практика по статистике1시간
3

3

완료하는 데 8시간 필요

Обучение с учителем

완료하는 데 8시간 필요
13개 동영상 (총 61분), 8 개의 읽기 자료, 7 개의 테스트
13개의 동영상
Виды машинного обучения7m
Линейная регрессия2m
Функционал качества и градиентный спуск3m
Логистическая регрессия2m
Применение линейных моделей9m
Данные и переобучение8m
Метрики качества4m
Применение метрик качества8m
Решающие деревья2m
Случайный лес3m
Градиентный бустинг2m
Применение ансамблевых моделей5m
8개의 읽기 자료
Дополнительные источники по линейным моделям10m
Применение линейной регрессии – решение от преподавателей10m
Дополнительные источники по измерению качества моделей10m
Регуляризация – решение от преподавателей10m
Метрики качества – решение от преподавателей10m
Дополнительные источники по ансамблевым моделям10m
Практика по ансамблевым моделям – решение от преподавателей10m
Конспект 3-ей недели10m
7개 연습문제
Линейные модели15m
Применение линейной регрессии1시간
Измерение качества моделей20m
Регуляризация1시간
Метрики качества1시간
Ансамблевые модели10m
Практика по ансамблевым моделям2시간
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완료하는 데 7시간 필요

Методы обучения без учителя

완료하는 데 7시간 필요
20개 동영상 (총 124분), 7 개의 읽기 자료, 6 개의 테스트
20개의 동영상
Задача кластеризации, группы методов3m
Метод K-средних7m
Практика. Метод K-средних5m
Иерархическая кластеризация. Агломеративный алгоритм5m
Практика. Иерархическая кластеризация8m
DBSCAN6m
Практическое применение DBSCAN7m
Оценки качества кластеризации7m
Мотивация3m
Метод Главных Компонент (Principal Component Analysis)7m
Сингулярное разложение матрицы и связь с PCA2m
Практика. Применение PCA на данных11m
Многомерное шкалирование6m
T-SNE5m
Практика. Применение T-SNE на данных5m
Рекомендательные системы6m
Методы коллаборативной фильтрации5m
Методы с матричными разложениями4m
Практика. Матрица рейтингов и SVD11m
7개의 읽기 자료
Дополнительные источники по кластеризации10m
Практика по кластеризации – решение от преподавателей10m
Дополнительные источники по методам понижения размерности10m
PCA – решение от преподавателей10m
Дополнительные источники по рекомендательным системам10m
Создание рекомендательной системы – решение от преподавателей10m
Конспект 4-ой недели10m
6개 연습문제
Кластеризация10m
Практика по кластеризации1시간
Методы понижения размерности10m
PCA1시간
Рекомендательные системы10m
Создание рекомендательной системы1시간

검토

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Программирование на Python 특화 과정 정보

Программа состоит из четырех курсов, каждый из которых раскрывает определенную тему в Python. Сначала вы научитесь основным конструкциям языка и другим особенностям программирования на Python, далее углубитесь в объектно-ориентированное программирование. Научитесь создавать веб-сервисы и проводить анализ данных. Программа подойдет для студентов и профессионалов с начальными навыками программирования....
Программирование на Python

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