Курс на Stepik
Обложка курса «Big Data для руководителей» на Stepik
950 ₽

Big Data для руководителей ★ 4.400

Открыть на
STEPIK.ORG

Этот курс - ликбез для тех, кто хочет разобраться в теме с нуля, интересуется анализом данных и технологиями больших данных.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Big Data для руководителей»Учеников на курсе 397
Сертификаты, выданные на курсе «Big Data для руководителей»Сертификатов выдано 3
Отзывы о курсе «Big Data для руководителей»Отзывов получено 25
Рейтинг курса «Big Data для руководителей»Рейтинг курса 4.400
Уроки в курсе «Big Data для руководителей»Количество уроков 38
Время прохождения курса «Big Data для руководителей»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Big Data для руководителей»Стоимость курса 950 ₽ —
Обновления курса «Big Data для руководителей»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Big Data для руководителей»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Big Data для руководителей»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Big Data для руководителей» 5 разделов Уроки в курсе «Big Data для руководителей» 38 уроков Время прохождения курса «Big Data для руководителей» 2 ч. Последнее обновление курса «Big Data для руководителей» обн. 2 года назад

1. Вместо введения

2 урока
Открытый
1.1 Зачем нам столько данных. История machine learning ↗
1 105
1 105
2м 5с
8
Открытый
1.2 Машина учится. В чем польза? ↗
521
521
2м 44с
4

2. Чего добились в Big Data

8 уроков
Открытый
2.1 Автопилот, переводчики и распознавание речи ↗
502
329
4м 54с
1
Открытый
2.2 Генерация видео и фото ↗
441
441
2м 52с
1
Открытый
2.3 Улучшение графики и добавление объектов ↗
430
430
2м 47с
1
Закрытый
2.4 Как нейросети учат друг друга. GAN ↗
235
235
2м 57с
1
Закрытый
2.5 Почему нейросети любят котиков и собачек ↗
232
220
5м 46с
3
Закрытый
2.6 Обучение с подкреплением ↗
223
211
8м 3с
4
Закрытый
2.7 Обучение в условиях неопределенности ↗
208
203
3м 42с
3
Закрытый
2.8 Вместо вывода ↗
210
201
2м 44с
5

3. Основные понятия и процессы в Big Data

9 уроков
Закрытый
3.1 Введение. Что такое данные ↗
206
206
3м 42с
3
Закрытый
3.2 Распределенные данные. Hadoop ↗
202
202
3м 15с
4
Закрытый
3.3 Процесс работы с BD ↗
202
202
2м 37с
1
Закрытый
3.4 Примеры архитектуры BD. Kafka ↗
199
199
4м 22с
1
Закрытый
3.5 Real-time и не real-time данные. Лямбда-архитектура ↗
194
194
2м 1с
0
Закрытый
3.6 Преимущества распределенных БД. Принцип 3V ↗
192
186
2м 35с
1
Закрытый
3.7 Как выбрать архитектуру BD ↗
187
187
1м 16с
1
Закрытый
3.8 Hadoop или не Hadoop? ↗
188
188
4м 33с
1
Закрытый
3.9 Выводы ↗
185
185
1м 44с
0

4. Data Science

11 уроков
Закрытый
4.1 Что такое Data Science. EDA vs PDA ↗
182
182
3м 50с
2
Закрытый
4.2 Machine learning. Как это работает ↗
177
177
3м 41с
2
Закрытый
4.3 Виды машинного обучения. Обучение без учителя ↗
172
172
2м 12с
2
Закрытый
4.4 Обучение с учителем ↗
170
170
2м 27с
2
Закрытый
4.5 Как модель учится ↗
168
168
2м 12с
1
Закрытый
4.6 Наглядный пример машинного обучения. Переобучение ↗
169
169
6м 36с
1
Закрытый
4.7 Основные метрики машинного обучения ↗
167
167
4м 30с
2
Закрытый
4.8 Дополнительные метрики ↗
159
159
2м 22с
1
Закрытый
4.9 Рекомендательные системы ↗
157
157
1м 46с
0
Закрытый
4.10 Глубокое обучение (Deep learning) ↗
157
154
1м 34с
3
Закрытый
4.11 Особенности и перспективы deep learning ↗
156
156
2м 55с
3

5. Как построить работу с Big Data в компании

8 уроков
Закрытый
5.1 CRISP-DM. Понимание задач бизнеса ↗
166
166
1м 7с
2
Закрытый
5.2 Постановка задачи ↗
161
161
3м 52с
1
Закрытый
5.3 Data understanding ↗
158
158
1м 10с
1
Закрытый
5.4 Подготовка. Построение модели ↗
157
157
1м 21с
1
Закрытый
5.5 Оценка модели ↗
155
149
1м 12с
3
Закрытый
5.6 Ввод в эксплуатацию. Пример Netflix ↗
153
153
2м 31с
2
Закрытый
5.7 Где найти специалистов ↗
156
156
2м 28с
2
Закрытый
5.8 Заключение ↗
153
146
0м 21с
6