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 1 795
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

1. Week 2. Знакомство. Data Science

1 урок
Закрытый
1.1 Здравствуй, дорогой дневник... ↗
1 644
388
14м 3с
33

2. [practice] Week 2. Reproducible research and Data Science

2 урока
Закрытый
2.1 Interface ↗
890
357
14м 44с
24
Закрытый
2.2 Упражнения: R Markdown ↗
583
212
48м 13с
-1

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

2 урока
Закрытый
3.1 Типы данных ↗
484
292
71м 32с
13
Закрытый
3.2 Основы R и математика за начальную школу ↗
405
242
23м 17с
14

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

2 урока
Закрытый
4.1 Упражнения на повторение: агрегация ↗
359
227
57м 23с
11
Закрытый
4.2 Упражнения семинара по dplyr ↗
312
187
55м 48с
0

5. Week 4. Визуализация: типы графиков и ggplot2

1 урок
Закрытый
5.1 Разведочный анализ данных и основы ggplot2 ↗
338
212
100м 41с
7

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

1 урок
Закрытый
6.1 Упражнения на повторение: визуализация ↗
289
160
138м 35с
5

7. Week 5. Работа с данными: даты и строки

3 урока
Закрытый
7.1 Соединение нескольких таблиц, join ↗
274
237
1м 51с
1
Закрытый
7.2 Работа с датами: lubridate ↗
262
223
20м 49с
4
Закрытый
7.3 Работа со строками: основы stringr ↗
252
174
66м 57с
-6

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

2 урока
Закрытый
8.1 Упражнения на повторение: даты ↗
244
185
51м 46с
5
Закрытый
8.2 Упражнения на повторение: stringr ↗
234
95
190м 34с
8

9. Week 6. Объединяя все: дэшборды

1 урок
Закрытый
9.1 Дэшборды в R: flexdashboard ↗
257
212
28м 16с
4

10. [practice] Week 6. Объединяя все: дэшборды

1 урок
Закрытый
10.1 Упражнения на повторение: dplyr и графики ↗
238
207
5м 22с
4

11. Week 7. Recap

2 урока
Открытый
11.1 Упражнения на повторение, модуль 1 ↗
247
153
132м 41с
3
Закрытый
11.2 Упражнения на повторение: filter() ↗
104
37
63м 28с
0

12. Week 8. Выводы по данным: лекция

1 урок
Закрытый
12.1 Выводы и данные ↗
239
81
39м 32с
12

13. Week 9. Прескриптивные и предиктивные модели

2 урока
Открытый
13.1 Правила и прескриптивные модели ↗
257
201
23м 10с
-1
Открытый
13.2 Правила и предиктивные модели. Введение ↗
251
139
96м 17с
-6

14. [practice] Week 9. Предиктивные модели

1 урок
Закрытый
14.1 Упражнения на правила ↗
237
137
80м 56с
-6

15. Week 10. Gini index

1 урок
Закрытый
15.1 Policies and Models. Индекс Джини ↗
243
111
102м 7с
-11

16. [practice] Week 10. Gini Index

2 урока
Закрытый
16.1 Gini: Упражнения и дополнительные материалы ↗
226
144
29м 19с
1
Закрытый
16.2 Tutorial: how to create your own functions in R ↗
210
38
63м 45с
1

17. Week 11. Деревья

1 урок
Закрытый
17.1 Библиотека rpart ↗
247
204
74м 2с
11

18. [practice] Week 11. Деревья

1 урок
Закрытый
18.1 Упражнения на повторение: деревья решений ↗
224
115
44м 41с
4

19. Week 12. Статистические тесты

1 урок
Закрытый
19.1 Гипотезы ↗
243
137
68м 16с
3

20. [practice] Week 12. Статистические тесты

2 урока
Закрытый
20.1 Упражнения на повторение: стат. тесты, теория ↗
221
140
10м 48с
1
Закрытый
20.2 Упражнения на повторение: стат. тесты, практика ↗
203
93
67м 4с
0

21. Week 13. Статистические тесты. Продолжение

2 урока
Закрытый
21.1 Корреляция ↗
225
127
12м 45с
5
Открытый
21.2 (Бонус) Пакет compareGroups ↗
215
48
12м 36с
6

22. [practice] Week 13. Статистические тесты. Продолжение

2 урока
Закрытый
22.1 Упражнения на повторение: стат. тесты, часть 2 ↗
202
89
22м 2с
-7
Открытый
22.2 (Бонус) Обзор ggstatsplot ↗
181
8
16м 19с
3

23. Week 14. Recap

1 урок
Открытый
23.1 Recap: стат. тесты, деревья, выводы ↗
237
106
66м 19с
2

24. Week 1. Лекция. Основы сетевого и текстового анализа

1 урок
Закрытый
24.1 Основы сетевого анализа. Лекция и дополнительные материалы ↗
237
237
0м 16с
3

25. [practice] Week 2. Сети. Введение

1 урок
Закрытый
25.1 Упражнения: сеть друзей ↗
239
66
67м 16с
6

26. Week 3. Сети. Центральности

1 урок
Закрытый
26.1 Центральности и сообщества ↗
212
201
38м 15с
13

27. [practice] Week 3. Сети. Центральности

1 урок
Закрытый
27.1 Упражнения: центральности и сообщества ↗
214
182
27м 34с
0

28. Week 4. Визуализация сетей

2 урока
Закрытый
28.1 igraph & ggraph ↗
210
184
41м 37с
5
Закрытый
28.2 visNetwork ↗
204
178
42м 8с
9

29. [practice] Week 4. Визуализация сетей

1 урок
Закрытый
29.1 Упражнения: визуализация ↗
205
205
0м 2с
9

30. [practice] Week 5. Сети: тесты

1 урок
Закрытый
30.1 Упражнения: Ассортативность и тесты ↗
210
145
57м 21с
-4

31. [practice] Week 6. Сетевые данные: дополнительно

2 урока
Закрытый
31.1 Пакет tidygraph ↗
207
149
47м 14с
2
Закрытый
31.2 Упражнения: двудольные сети ↗
199
129
75м 11с
1

32. Week 7. Сети: recap

1 урок
Закрытый
32.1 Сети: повторение ↗
106
44
115м 55с
-1

33. Week 8. Введение в текстовый анализ

1 урок
Закрытый
33.1 Анализ текстов: примеры применения и основные методы ↗
210
100
0м 19с
1

34. [practice] Week 8. Введение в текстовый анализ

2 урока
Закрытый
34.1 Упражнения на повторение: обработка текста ↗
211
147
78м 12с
-1
Закрытый
34.2 Лемматизация, метрика TF-IDF и сравнение текстов ↗
217
138
81м 7с
-6

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

1 урок
Закрытый
35.1 Упражнения: анализ тональности ↗
206
66
82м 30с
0

36. Week 10. Тематическое моделирование

1 урок
Закрытый
36.1 Осваиваем LDA ↗
208
147
56м 12с
1

37. [practice] Week 10. Тематическое моделирование

1 урок
Закрытый
37.1 Упражнения: LDA ↗
206
136
29м 7с
-1

38. Week 11. N-граммы и эмбеддинги

1 урок
Закрытый
38.1 Введение в эмбеддинги ↗
213
200
10м 1с
6

39. [practice] Week 11. N-граммы и эмбеддинги

1 урок
Закрытый
39.1 Упражнения: учитываем контекст при анализе текста ↗
207
74
9м 44с
2

40. Week 12. Сети на текстах + recap

1 урок
Закрытый
40.1 Упражнения: recap ↗
206
83
102м 26с
1

41. Week 13. Коллаборативная фильтрация

1 урок
Закрытый
41.1 Коллаборативная фильтрация: введение ↗
212
212
0м 27с
0

42. [practice] Week 13. Коллаборативная фильтрация

1 урок
Закрытый
42.1 Упражнения: Collaborative filtering ↗
210
1
36м 50с
-12

43. Week 14. Content-based recommendations

1 урок
Закрытый
43.1 Рекомендации, основанные на характеристиках ↗
204
204
0м 12с
0

44. [practice] Week 14. Content-based recommendation

1 урок
Закрытый
44.1 Упражнения: сontent-based recommendation ↗
200
110
13м 37с
-1

45. [practice] Week 15. Рекомендательные системы: оценивание

1 урок
Закрытый
45.1 Evaluation ↗
202
21
8м 58с
-1