Курс на Stepik
Обложка курса «Copy of Data Mining» на Stepik
Бесплатно

Copy of Data Mining ★ 3.000

Открыть на
STEPIK.ORG

ВВЕДЕНИЕ В DATA MINING И ПРЕДОБРАБОТКУ ДАННЫХ. МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ. Методы регрессии. Методы кластеризации. Ассоциативные правила и рекомендательные системы. Финальный проект.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Copy of Data Mining»Учеников на курсе 24
Сертификаты, выданные на курсе «Copy of Data Mining»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Copy of Data Mining»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «Copy of Data Mining»Рейтинг курса 3.000
Уроки в курсе «Copy of Data Mining»Количество уроков 15
Тесты в курсе «Copy of Data Mining»Количество квизов 31
Время прохождения курса «Copy of Data Mining»Время прохождения курса —
Обновления курса «Copy of Data Mining»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Copy of Data Mining»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Copy of Data Mining»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Copy of Data Mining» 6 разделов Уроки в курсе «Copy of Data Mining» 15 уроков Тесты в курсе «Copy of Data Mining» 31 тест Время прохождения курса «Copy of Data Mining» 0 ч. Последнее обновление курса «Copy of Data Mining» обн. 27 апреля 2026

1. МОДУЛЬ 1. ВВЕДЕНИЕ В DATA MINING И ПРЕДОБРАБОТКУ ДАННЫХ

2 урока
Закрытый
1.1 НЕДЕЛЯ 1. Что такое Data Mining? ↗
12
2
50м 30с
0
Закрытый
1.2 НЕДЕЛЯ 2. Подготовка данных: очистка и преобразование ↗
3
2
-
0

2. МОДУЛЬ 2: МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ

4 урока
Закрытый
2.1 НЕДЕЛЯ 3. Основы классификации и метрики оценки ↗
2
1
-
0
Закрытый
2.2 НЕДЕЛЯ 4. Линейные модели классификации ↗
1
1
-
0
Закрытый
2.3 НЕДЕЛЯ 5. Нелинейные модели классификации ↗
1
1
-
0
Закрытый
2.4 Неделя 6: Алгоритм k-Nearest Neighbors (k-NN) ↗
1
1
-
0

3. Модуль 3: Методы регрессии

3 урока
Закрытый
3.1 Неделя 7: Основы регрессии и метрики оценки ↗
1
1
-
0
Закрытый
3.2 Неделя 8: Линейные модели регрессии ↗
1
1
-
0
Закрытый
3.3 Неделя 9: Нелинейные модели регрессии ↗
1
1
-
0

4. Модуль 4: Методы кластеризации

3 урока
Закрытый
4.1 Неделя 10: Основы кластеризации и метрики оценки ↗
1
1
-
0
Закрытый
4.2 Неделя 11: Алгоритмы кластеризации на основе центроидов ↗
1
1
-
0
Закрытый
4.3 Неделя 12: Иерархическая кластеризация и кластеризация на основе ↗
1
1
-
0

5. Модуль 5: Ассоциативные правила и рекомендательные системы

2 урока
Закрытый
5.1 Неделя 13: Ассоциативные правила ↗
1
1
-
0
Закрытый
5.2 Неделя 14: Рекомендательные системы ↗
1
1
-
0

6. Финальный проект

1 урок
Закрытый
6.1 ПРОЕКТ ↗
1
1
-
0