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.
제공자:
Введение в науку о данных (An Introduction to Data Science)
상트 페테르부르크 주립 대학교
About this Course
최근 조회 14,174회
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
완료하는 데 약 17시간 필요
권장: 6,4
러시아어
자막: 러시아어
제공자:
상트 페테르부르크 주립 대학교
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.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 2시간 필요
Введение
완료하는 데 2시간 필요
8개 동영상 (총 50분), 1 reading, 5 quizzes
8개의 동영상
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
1개의 읽기 자료
Модуль 110m
5개 연습문제
Тест4m
Тест4m
Тест8m
Тест4m
Тест10m
완료하는 데 3시간 필요
Математический инструментарий науки о данных.
완료하는 데 3시간 필요
10개 동영상 (총 79분), 2 readings, 6 quizzes
10개의 동영상
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
2개의 읽기 자료
Дополнительные материалы к изучаемым разделам10m
Модуль 2.10m
6개 연습문제
Тест10m
Тест14m
Тест6m
Тест18m
Тест10m
Проверочное задание12m
완료하는 데 2시간 필요
Программный инструментарий науки о данных.
완료하는 데 2시간 필요
8개 동영상 (총 76분), 1 reading, 6 quizzes
8개의 동영상
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
1개의 읽기 자료
Модуль 3.10m
6개 연습문제
Тест2m
Задание10m
Проверочное задание12m
Контрольное задание10m
Проверочное задание4m
Контрольное задание2m
완료하는 데 1시간 필요
Машинное обучение: обучение с учителем.
완료하는 데 1시간 필요
5개 동영상 (총 29분), 1 reading, 3 quizzes
5개의 동영상
Оценка классификации и выбор модели5m
Линейный SVM. Часть 15m
Линейный SVM. Часть 22m
Алгоритмические композиции: boosting, stacking, bagging7m
1개의 읽기 자료
Модуль 4.10m
3개 연습문제
Тест8m
Тест12m
Тест2m
자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.
이 수료증을 구매하면 무엇을 이용할 수 있나요?
수료증을 구매하면 성적 평가 과제를 포함한 모든 강좌 자료에 접근할 수 있습니다. 강좌를 완료하면 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며, 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 콘텐츠만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.
환불 규정은 어떻게 되나요?
재정 지원을 받을 수 있나요?
궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.
