Курс на Stepik
Обложка курса «Data Science Minor 2: 3 курс» на Stepik
Бесплатно

Data Science Minor 2: 3 курс ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Данный курс предназначен для сопровождения занятий в рамках майнора "Обработка и анализ данных" (HSE SPb DS minor), 3 курс, 2022-2023 учебный год.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Data Science Minor 2: 3 курс»Учеников на курсе 1 141
Сертификаты, выданные на курсе «Data Science Minor 2: 3 курс»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Data Science Minor 2: 3 курс»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Data Science Minor 2: 3 курс»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Data Science Minor 2: 3 курс»Количество уроков 42
Тесты в курсе «Data Science Minor 2: 3 курс»Количество квизов 161
Время прохождения курса «Data Science Minor 2: 3 курс»Время прохождения курса —
Обновления курса «Data Science Minor 2: 3 курс»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Data Science Minor 2: 3 курс»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Data Science Minor 2: 3 курс»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Data Science Minor 2: 3 курс» 27 разделов Уроки в курсе «Data Science Minor 2: 3 курс» 42 урока Тесты в курсе «Data Science Minor 2: 3 курс» 161 тест Время прохождения курса «Data Science Minor 2: 3 курс» 20 ч. Последнее обновление курса «Data Science Minor 2: 3 курс» обн. 1 год назад

1. Week 1. Повторение и введение в ML

2 урока
Закрытый
1.1 Основы: dplyr, ggplot и т.д. ↗
1 002
247
44м 4с
6
Закрытый
1.2 ML: введение по мотивам лекции ↗
449
311
21м 33с
15

2. [practice] Week 1. Введение в ML

2 урока
Закрытый
2.1 Упражнения: базовые понятия ML ↗
426
310
4м 5с
5
Закрытый
2.2 Кросс-валидация ↗
389
326
7м 42с
4

3. Week 2. Регрессия и логистическая регрессия

1 урок
Закрытый
3.1 Модели регрессии: задачи регрессии и классификации ↗
392
298
55м 28с
13

4. [practice] Week 2. Регрессия и логистическая регрессия

1 урок
Закрытый
4.1 Повторение: регрессия и логистическая регрессия ↗
358
222
102м 48с
3

5. Week 3. Несбалансированные выборки

1 урок
Открытый
5.1 Проблема несбалансированных классов ↗
348
316
31м 9с
6

6. [practice] Week 3. Несбалансированные выборки

1 урок
Закрытый
6.1 Несбалансированные выборки ↗
330
198
46м 39с
2

7. Week 4: Ансамбли

1 урок
Закрытый
7.1 Ансамбли ↗
341
226
87м 32с
5

8. [practice] Week 4. Ансамбли

1 урок
Закрытый
8.1 Повторение: ансамбли ↗
323
282
9м 9с
2

9. Week 5. Обучение без учителя

1 урок
Закрытый
9.1 Как разделить на группы: основы кластеризации ↗
323
291
47м 3с
5

10. [practice] Week 5. Обучение без учителя

2 урока
Закрытый
10.1 Упражнения: кластеризация ↗
318
232
37м 37с
2
Закрытый
10.2 Упражнения: PCA ↗
88
48
23м 45с
0

11. Week 6. Recap

1 урок
Закрытый
11.1 Повторение: ансамбли еще раз ↗
318
106
40м 17с
1

12. Week 8. Применение ML + интерпретация, лекция

2 урока
Закрытый
12.1 Лекция: ML и не только ↗
280
247
1м 3с
0
Закрытый
12.2 Бонус: подходы к интерпретации, практика ↗
273
213
63м 48с
1

13. Digital Humanities

6 уроков
Закрытый
13.1 Week 1. Классификация и кластеризация текстов ↗
228
118
30м 12с
1
Закрытый
13.2 Week 2. Advanced topic extraction ↗
162
111
66м 39с
2
Закрытый
13.3 Week 2. Advanced topic extraction [leftovers + practice] ↗
154
15
74м 10с
1
Закрытый
13.4 Week 3. Text networks [leftovers] ↗
136
97
8м 34с
0
Закрытый
13.5 Week 4. Statistical methods for network analysis ↗
141
94
30м 48с
0
Закрытый
13.6 Week 4. [leftovers] Statistical methods for network analysis ↗
133
95
11м 37с
0

14. SQL и бизнес-аналитика. Week 1

1 урок
Закрытый
14.1 [practice] Week 1: Введение в базы данных ↗
326
287
6м 47с
2

15. SQL & BA. Week 2. SQL

2 урока
Закрытый
15.1 Week 2. Базовые операции SQL ↗
319
292
1м 36с
1
Закрытый
15.2 [practice] Week 2. Дополнительные материалы и упражнения ↗
314
266
4м 42с
-6

16. SQL & BA. Week 3. Визуализация в клиентской аналитике

4 урока
Закрытый
16.1 Week 3. Визуализация в клиентской аналитике ↗
310
284
1м 43с
1
Закрытый
16.2 Week 3. Plotly: интерактивная визуализация ↗
304
197
9м 17с
4
Закрытый
16.3 Week 3. Дэшборды в R: flexdashboard (повторение) ↗
286
237
27м 4с
1
Закрытый
16.4 [practice] Week 3. Дополнительные материалы и упражнения ↗
177
79
35м 1с
1

17. SQL & BA. Week 4. ML в аналитике

3 урока
Закрытый
17.1 Week 4. ML в аналитике ↗
281
228
31м 55с
1
Закрытый
17.2 [practice] Week 4. Повторение симуляций в БА ↗
175
44
28м 41с
1
Закрытый
17.3 [practice] Week 4. Практика симуляций в БА ↗
161
33
21м 9с
0

18. SQL & BA. Week 5

1 урок
Закрытый
18.1 Week 5. Дэшборд + ↗
283
179
32м 32с
2

19. Приложения и практика анализа данных. Week 1

1 урок
Закрытый
19.1 Data Products: лекция ↗
271
254
0м 30с
2

20. [practice] Week 1. Основы Shiny

1 урок
Закрытый
20.1 Дополнительные материалы ↗
290
242
6м 44с
-1

21. Week 2. Shiny, часть 2: реактивность

1 урок
Закрытый
21.1 Введение в реактивность ↗
271
256
6м 41с
0

22. [practice] Week 2. Shiny, часть 2: реактивность

1 урок
Закрытый
22.1 Упражнения на реактивность ↗
280
198
13м 54с
-7

23. Week 3. Shiny: интерфейс

1 урок
Закрытый
23.1 Полезные ссылки ↗
271
271
0м 8с
0

24. Week 6. Сбор данных: что такое API

1 урок
Закрытый
24.1 Сбор данных: что такое API и что с ним делать ↗
281
244
44м 34с
-1

25. Week 8. Работа с Google Sheets из R

1 урок
Открытый
25.1 Работа с Google Sheets из R ↗
282
64
40м 11с
4

26. Week 10. Привет, чат-бот!

1 урок
Закрытый
26.1 Общее познавательное ↗
274
229
32м 29с
0

27. [practice] Week 10. Привет, чат-бот!

1 урок
Закрытый
27.1 Упражнения по чат-ботам ↗
76
20
0м 3с
-2