Курс на Stepik
Обложка курса «Big Data и Data Science: начни погружение с нуля» на Stepik
Бесплатно

Big Data и Data Science: начни погружение с нуля 4.389

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс познакомит участников с понятием больших данных и обучит базовым знаниям и практически применимым навыкам в области Data Science.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Big Data и Data Science: начни погружение с нуля»Учеников на курсе 28 053
Сертификаты, выданные на курсе «Big Data и Data Science: начни погружение с нуля»Сертификатов выдано 3 231
Отзывы о курсе «Big Data и Data Science: начни погружение с нуля»Отзывов получено 422
Рейтинг курса «Big Data и Data Science: начни погружение с нуля»Рейтинг курса 4.389
Уроки в курсе «Big Data и Data Science: начни погружение с нуля»Количество уроков 15
Тесты в курсе «Big Data и Data Science: начни погружение с нуля»Количество квизов 100
Время прохождения курса «Big Data и Data Science: начни погружение с нуля»Время прохождения курса
Обновления курса «Big Data и Data Science: начни погружение с нуля»Обновления курса
Дата публикации курса «Big Data и Data Science: начни погружение с нуля»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Big Data и Data Science: начни погружение с нуля»Последнее обновление

Содержание курса

Разделы в курсе «Big Data и Data Science: начни погружение с нуля» 6 разделов Уроки в курсе «Big Data и Data Science: начни погружение с нуля» 15 уроков Тесты в курсе «Big Data и Data Science: начни погружение с нуля» 100 тестов Время прохождения курса «Big Data и Data Science: начни погружение с нуля» 9 ч. Последнее обновление курса «Big Data и Data Science: начни погружение с нуля» обн. 2 года назад

Знакомство

1 урок
1. Приветствие

Погружение

4 урока
1. Введение в Data Science
2. Алгоритмы машинного обучения
3. Аналитическое мышление
4. Основы визуализации данных

Введение в анализ данных

6 уроков
1. Знакомство с Linux. Основы работы с Linux Bash и Git
2. Основы языка. Python
3. Библиотеки Python, работа с данными и вычислениями: NumPy&Pandas
4. Библиотеки Python для визуализаций данных: Matplotlib и Seaborn
5. Data processing and summarization
6. Применение алгоритмов машинного обучения

Сбор, обработка и хранение данных

2 урока
1. Основы реляционных баз данных. Oracle
2. Знакомство с Big Data

Soft Skills и управление проектами

1 урок
1. Менеджмент Data-проектов

Завершение

1 урок
1. Резюме курса и итоги