Informações sobre o curso

11,906 visualizações recentes
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Aprox. 88 horas para completar
Russo

Instrutores

Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Aprox. 88 horas para completar
Russo

oferecido por

Placeholder

Universidade Estadual de São PetersburgoUniversidade Estadual de São Petersburgo

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

4 horas para concluir

Введение

4 horas para concluir
8 vídeos (Total 50 mín.), 1 leitura, 5 testes
8 videos
Общее введение в науку о данных3min
Примеры реальных задач4min
Типы данных: маленькие и большие данные7min
Хранения данных. Форматы файлов13min
Модели данных. Часть 15min
Модели данных. Часть 28min
Как подготавливались данные для курса3min
1 leituras
Модуль 110min
5 exercícios práticos
Тест30min
Тест30min
Тест30min
Тест30min
Тест30min
Semana
2

Semana 2

5 horas para concluir

Математический инструментарий науки о данных.

5 horas para concluir
10 vídeos (Total 79 mín.), 2 leituras, 6 testes
10 videos
Определения вероятности4min
Случайные величины10min
Примеры распределений5min
Основы статистики. Часть 17min
Основы статистики. Часть 28min
Элементы линейной алгебры10min
Сингулярное разложение матрицы9min
Обоснование метода сингулярного разложения8min
Примеры и вычислительные аспекты6min
2 leituras
Дополнительные материалы к изучаемым разделам10min
Модуль 2.10min
6 exercícios práticos
Тест30min
Тест30min
Тест30min
Тест30min
Тест30min
Проверочное задание30min
Semana
3

Semana 3

76 horas para concluir

Программный инструментарий науки о данных.

76 horas para concluir
8 vídeos (Total 76 mín.), 1 leitura, 6 testes
8 videos
Основы программирования на Python. Часть 110min
Основы программирования на Python. Часть 29min
Библиотеки для машинного обучения (Matplotlib)12min
Библиотеки для машинного обучения (Pandas)5min
Библиотеки для машинного обучения (Scikit-learn)4min
Демонстрация получения данных из внешней тестовой коллекции11min
Демонстрация получения данных из авторской тестовой коллекции14min
1 leituras
Модуль 3.10min
6 exercícios práticos
Тест30min
Заданиеs
Проверочное задание12min
Контрольное задание30min
Проверочное задание30min
Контрольное задание30min
Semana
4

Semana 4

2 horas para concluir

Машинное обучение: обучение с учителем.

2 horas para concluir
5 vídeos (Total 29 mín.), 1 leitura, 3 testes
5 videos
Оценка классификации и выбор модели5min
Линейный SVM. Часть 15min
Линейный SVM. Часть 22min
Алгоритмические композиции: boosting, stacking, bagging7min
1 leituras
Модуль 4.10min
3 exercícios práticos
Тест30min
Тест30min
Тест30min

Avaliações

Principais avaliações do ВВЕДЕНИЕ В НАУКУ О ДАННЫХ (AN INTRODUCTION TO DATA SCIENCE)

Visualizar todas as avaliações

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.