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)
圣彼得堡国立大学课程信息
7,549 次近期查看
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始，按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
完成时间大约为89 小时
俄语（Russian）
字幕：俄语（Russian）
讲师
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始，按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
完成时间大约为89 小时
俄语（Russian）
字幕：俄语（Russian）
提供方
圣彼得堡国立大学
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.
教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么
完成时间为 4 小时
Введение
完成时间为 4 小时
8 个视频 （总计 50 分钟）, 1 个阅读材料, 5 个测验
8 个视频
Общее введение в науку о данных3分钟
Примеры реальных задач4分钟
Типы данных: маленькие и большие данные7分钟
Хранения данных. Форматы файлов13分钟
Модели данных. Часть 15分钟
Модели данных. Часть 28分钟
Как подготавливались данные для курса3分钟
1 个阅读材料
Модуль 110分钟
5 个练习
Тест30分钟
Тест30分钟
Тест30分钟
Тест30分钟
Тест30分钟
完成时间为 5 小时
Математический инструментарий науки о данных.
完成时间为 5 小时
10 个视频 （总计 79 分钟）, 2 个阅读材料, 6 个测验
10 个视频
Определения вероятности4分钟
Случайные величины10分钟
Примеры распределений5分钟
Основы статистики. Часть 17分钟
Основы статистики. Часть 28分钟
Элементы линейной алгебры10分钟
Сингулярное разложение матрицы9分钟
Обоснование метода сингулярного разложения8分钟
Примеры и вычислительные аспекты6分钟
2 个阅读材料
Дополнительные материалы к изучаемым разделам10分钟
Модуль 2.10分钟
6 个练习
Тест30分钟
Тест30分钟
Тест30分钟
Тест30分钟
Тест30分钟
Проверочное задание30分钟
完成时间为 76 小时
Программный инструментарий науки о данных.
完成时间为 76 小时
8 个视频 （总计 76 分钟）, 1 个阅读材料, 6 个测验
8 个视频
Основы программирования на Python. Часть 110分钟
Основы программирования на Python. Часть 29分钟
Библиотеки для машинного обучения (Matplotlib)12分钟
Библиотеки для машинного обучения (Pandas)5分钟
Библиотеки для машинного обучения (Scikit-learn)4分钟
Демонстрация получения данных из внешней тестовой коллекции11分钟
Демонстрация получения данных из авторской тестовой коллекции14分钟
1 个阅读材料
Модуль 3.10分钟
6 个练习
Тест30分钟
Задание
Проверочное задание12分钟
Контрольное задание30分钟
Проверочное задание30分钟
Контрольное задание30分钟
完成时间为 2 小时
Машинное обучение: обучение с учителем.
完成时间为 2 小时
5 个视频 （总计 29 分钟）, 1 个阅读材料, 3 个测验
5 个视频
Оценка классификации и выбор модели5分钟
Линейный SVM. Часть 15分钟
Линейный SVM. Часть 22分钟
Алгоритмические композиции: boosting, stacking, bagging7分钟
1 个阅读材料
Модуль 4.10分钟
3 个练习
Тест30分钟
Тест30分钟
Тест30分钟
常见问题
我什么时候能够访问课程视频和作业？
我购买证书后会得到什么？
Is financial aid available?
完成课程后，我会获得大学学分吗？
还有其他问题吗？请访问 学生帮助中心。
