Курс на Stepik
Обложка курса «Data Science 1: первый год обучения» на Stepik
Бесплатно

Data Science 1: первый год обучения ★ 4.500

Открыть на
STEPIK.ORG

HSE Data Science minor (Обработка и анализ данных): вспомогательные материалы и упражнения для первого года майнора. Обратите внимание: иногда в упражнениях встречаются отсылки на лабораторные работы, разбираемые на очных занятиях

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Data Science 1: первый год обучения»Учеников на курсе 1 802
Сертификаты, выданные на курсе «Data Science 1: первый год обучения»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Data Science 1: первый год обучения»Отзывов получено 4
Рейтинг курса «Data Science 1: первый год обучения»Рейтинг курса 4.500
Уроки в курсе «Data Science 1: первый год обучения»Количество уроков 60
Тесты в курсе «Data Science 1: первый год обучения»Количество квизов 351
Задачи с кодом в курсе «Data Science 1: первый год обучения»Количество задач с кодом 14
Время прохождения курса «Data Science 1: первый год обучения»Время прохождения курса —
Обновления курса «Data Science 1: первый год обучения»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Data Science 1: первый год обучения»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Data Science 1: первый год обучения»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Data Science 1: первый год обучения» 45 разделов Уроки в курсе «Data Science 1: первый год обучения» 60 уроков Тесты в курсе «Data Science 1: первый год обучения» 351 тест Задачи в курсе «Data Science 1: первый год обучения» 14 задач Время прохождения курса «Data Science 1: первый год обучения» 51 ч. Последнее обновление курса «Data Science 1: первый год обучения» обн. 1 год назад

Week 2. Знакомство. Data Science

1 урок
1. Здравствуй, дорогой дневник... ↗

[practice] Week 2. Reproducible research and Data Science

2 урока
1. Interface ↗
2. Упражнения: R Markdown ↗

Week 3. Работа с данными: основы, типы данных, dplyr

2 урока
1. Типы данных ↗
2. Основы R и математика за начальную школу ↗

[practice] Week 3. Работа с данными: основы, типы данных, dplyr

2 урока
1. Упражнения на повторение: агрегация ↗
2. Упражнения семинара по dplyr ↗

Week 4. Визуализация: типы графиков и ggplot2

1 урок
1. Разведочный анализ данных и основы ggplot2 ↗

[practice] Week 4. Визуализация: типы графиков и ggplot2

1 урок
1. Упражнения на повторение: визуализация ↗

Week 5. Работа с данными: даты и строки

3 урока
1. Соединение нескольких таблиц, join ↗
2. Работа с датами: lubridate ↗
3. Работа со строками: основы stringr ↗

[practice] Week 5. Работа с данными: даты и строки

2 урока
1. Упражнения на повторение: даты ↗
2. Упражнения на повторение: stringr ↗

Week 6. Объединяя все: дэшборды

1 урок
1. Дэшборды в R: flexdashboard ↗

[practice] Week 6. Объединяя все: дэшборды

1 урок
1. Упражнения на повторение: dplyr и графики ↗

Week 7. Recap

2 урока
1. Упражнения на повторение, модуль 1 ↗
2. Упражнения на повторение: filter() ↗

Week 8. Выводы по данным: лекция

1 урок
1. Выводы и данные ↗

Week 9. Прескриптивные и предиктивные модели

2 урока
1. Правила и прескриптивные модели ↗
2. Правила и предиктивные модели. Введение ↗

[practice] Week 9. Предиктивные модели

1 урок
1. Упражнения на правила ↗

Week 10. Gini index

1 урок
1. Policies and Models. Индекс Джини ↗

[practice] Week 10. Gini Index

2 урока
1. Gini: Упражнения и дополнительные материалы ↗
2. Tutorial: how to create your own functions in R ↗

Week 11. Деревья

1 урок
1. Библиотека rpart ↗

[practice] Week 11. Деревья

1 урок
1. Упражнения на повторение: деревья решений ↗

Week 12. Статистические тесты

1 урок
1. Гипотезы ↗

[practice] Week 12. Статистические тесты

2 урока
1. Упражнения на повторение: стат. тесты, теория ↗
2. Упражнения на повторение: стат. тесты, практика ↗

Week 13. Статистические тесты. Продолжение

2 урока
1. Корреляция ↗
2. (Бонус) Пакет compareGroups ↗

[practice] Week 13. Статистические тесты. Продолжение

2 урока
1. Упражнения на повторение: стат. тесты, часть 2 ↗
2. (Бонус) Обзор ggstatsplot ↗

Week 14. Recap

1 урок
1. Recap: стат. тесты, деревья, выводы ↗

Week 1. Лекция. Основы сетевого и текстового анализа

1 урок
1. Основы сетевого анализа. Лекция и дополнительные материалы ↗

[practice] Week 2. Сети. Введение

1 урок
1. Упражнения: сеть друзей ↗

Week 3. Сети. Центральности

1 урок
1. Центральности и сообщества ↗

[practice] Week 3. Сети. Центральности

1 урок
1. Упражнения: центральности и сообщества ↗

Week 4. Визуализация сетей

2 урока
1. igraph & ggraph ↗
2. visNetwork ↗

[practice] Week 4. Визуализация сетей

1 урок
1. Упражнения: визуализация ↗

[practice] Week 5. Сети: тесты

1 урок
1. Упражнения: Ассортативность и тесты ↗

[practice] Week 6. Сетевые данные: дополнительно

2 урока
1. Пакет tidygraph ↗
2. Упражнения: двудольные сети ↗

Week 7. Сети: recap

1 урок
1. Сети: повторение ↗

Week 8. Введение в текстовый анализ

1 урок
1. Анализ текстов: примеры применения и основные методы ↗

[practice] Week 8. Введение в текстовый анализ

2 урока
1. Упражнения на повторение: обработка текста ↗
2. Лемматизация, метрика TF-IDF и сравнение текстов ↗

[practice] Week 9. Анализ тональности (sentiment analysis)

1 урок
1. Упражнения: анализ тональности ↗

Week 10. Тематическое моделирование

1 урок
1. Осваиваем LDA ↗

[practice] Week 10. Тематическое моделирование

1 урок
1. Упражнения: LDA ↗

Week 11. N-граммы и эмбеддинги

1 урок
1. Введение в эмбеддинги ↗

[practice] Week 11. N-граммы и эмбеддинги

1 урок
1. Упражнения: учитываем контекст при анализе текста ↗

Week 12. Сети на текстах + recap

1 урок
1. Упражнения: recap ↗

Week 13. Коллаборативная фильтрация

1 урок
1. Коллаборативная фильтрация: введение ↗

[practice] Week 13. Коллаборативная фильтрация

1 урок
1. Упражнения: Collaborative filtering ↗

Week 14. Content-based recommendations

1 урок
1. Рекомендации, основанные на характеристиках ↗

[practice] Week 14. Content-based recommendation

1 урок
1. Упражнения: сontent-based recommendation ↗

[practice] Week 15. Рекомендательные системы: оценивание

1 урок
1. Evaluation ↗