关于此课程： 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. Настоящий курс призван помочь обучающемуся изучить основы предметной области через постановку и решение типичных задач, с которыми исследователь в области науки о данных может столкнуться в своей работе. Чтобы научить слушателя решать такие задачи, авторы курса предоставляют обучающемуся необходимый теоретический минимум и показывают, как пользоваться инструментальной базой на практике.
此课程适用人群： Для общего развития и интереса Бакалавриат начального уровня Бакалавриат высшего уровня
制作方： Saint Petersburg State University
教学方： Блеканов Иван Станиславович , доцент
Кафедра технологии программирования
教学方： Севрюков Сергей Юрьевич, старший преподаватель
кафедра Технологии программирования
教学方： Просолупов Евгений Викторович, к.ф.-м.н., доцент
кафедра Технологии программирования
教学方： Коротков Павел Алексеевич , старший преподаватель
кафедра Технологии программирования
教学方： Мишенин Алексей Николаевич , старший преподаватель
кафедра Технологии программирования
教学方： Утешев Алексей Юрьевич, профессор
кафедра управления медико-биологическими системами
教学方： Вольф Дмитрий Александрович, ассистент
кафедра Технологии Программирования
教学方： Малютин Евгений Алексеевич, ассистент
кафедра Технологии Программирования
教学方： Камалов Михаил Валерьевич, Аспирант
Кафедра Технологии программирования
| 承诺学习时间 | 6,4 |
| 语言 | Russian |
| 如何通过 | 通过所有计分作业以完成课程。 |
| 用户评分 |
授课大纲
第 1 周
Введение
8 视频, 1 阅读材料, 3 练习测试
- 视频: Общее введение в науку о данных
- 视频: Примеры реальных задач
- 연습 문제: Тест
- 视频: Типы данных: маленькие и большие данные
- 연습 문제: Тест
- 视频: Хранения данных. Форматы файлов
- 视频: Модели данных. Часть 1
- 연습 문제: Тест
- 视频: Модели данных. Часть 2
- 视频: Как подготавливались данные для курса
- 읽기 자료: Модуль 1
已评分: Тест
已评分: Тест
第 2 周
Математический инструментарий науки о данных.
10 视频, 1 阅读材料, 4 练习测试
- 연습 문제: Тест
- 视频: Определения вероятности
- 연습 문제: Тест
- 视频: Случайные величины
- 视频: Примеры распределений
- 视频: Основы статистики. Часть 1
- 视频: Основы статистики. Часть 2
- 연습 문제: Тест
- 视频: Элементы линейной алгебры
- 视频: Сингулярное разложение матрицы
- 视频: Обоснование метода сингулярного разложения
- 视频: Примеры и вычислительные аспекты
- 연습 문제: Проверочное задание
- 읽기 자료: Модуль 2.
已评分: Тест
已评分: Тест
第 3 周
Программный инструментарий науки о данных.
8 视频, 1 阅读材料, 4 练习测试
- 연습 문제: Тест
- 视频: Основы программирования на Python. Часть 1
- 视频: Основы программирования на Python. Часть 2
- 연습 문제: Задание
- 视频: Библиотеки для машинного обучения (Matplotlib)
- 视频: Библиотеки для машинного обучения (Pandas)
- 视频: Библиотеки для машинного обучения (Scikit-learn)
- 연습 문제: Проверочное задание
- 视频: Демонстрация получения данных из внешней тестовой коллекции
- 视频: Демонстрация получения данных из авторской тестовой коллекции
- 읽기 자료: Модуль 3.
- 연습 문제: Проверочное задание
已评分: Контрольное задание
已评分: Контрольное задание
第 4 周
Машинное обучение: обучение с учителем.
5 视频, 1 阅读材料, 2 练习测试
- 视频: Оценка классификации и выбор модели
- 연습 문제: Тест
- 视频: Линейный SVM. Часть 1
- 视频: Линейный SVM. Часть 2
- 视频: Алгоритмические композиции: boosting, stacking, bagging
- 토론 프롬프트: Задание
- 연습 문제: Тест
- 읽기 자료: Модуль 4.
已评分: Тест
第 5 周
Машинное обучение: обучение без учителя.
8 视频, 1 阅读材料, 1 练习测试
- 视频: Принципы выбора модели
- 视频: Оценка качества обучения. Часть 1
- 视频: Оценка качества обучения. Часть 2
- 视频: Алгоритм K-means
- 视频: Введение. Алгоритмы иерархической кластеризации
- 视频: Метрики. Алгоритмы иерархической кластеризации
- 视频: Алгоритм LSA
- 읽기 자료: Модуль 5.
- 토론 프롬프트: Задание 1.
- 토론 프롬프트: Задание 2.
- 연습 문제: Проверочное задание
已评分: Контрольное задание
常见问题解答
运作方式
수업 활동
각 강좌는 대화형 교과서 형식으로 이루어지며, 사전 녹화된 비디오, 테스트, 프로젝트를 포함합니다.
동료로부터의 도움
수천 명의 다른 동료 학습자와 함께 논의하고, 강좌 자료에 대하여 토론하고, 개념 습득을 위해 서로 도움을 받으십시오.
수료증
귀하의 성과를 공식적으로 인정받아 친구, 동료, 회사에 성과를 공유해 보세요.
制作方
Saint Petersburg State University
The Saint-Petersburg University (SPbU) is a state university, located in Saint-Petersburg, Russia. Founded in 1724, SPbU is the oldest institution of higher education in Russia. At present, there are more than 30 000 students in SPbU studying 398 programmes
价格
| 购买课程 | |
|---|---|
| 访问课程材料 | 可用 |
| 访问评分的材料 | 可用 |
| 收到最终成绩 | 可用 |
| 获得可共享的课程证书 | 可用 |
评分和审阅
Ю
Курс в целом понравился, но некторых преподавателей было неинтересно слушать/сложно понимать.