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 1 148
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

Week 1. Повторение и введение в ML

2 урока
1. Основы: dplyr, ggplot и т.д. ↗
2. ML: введение по мотивам лекции ↗

[practice] Week 1. Введение в ML

2 урока
1. Упражнения: базовые понятия ML ↗
2. Кросс-валидация ↗

Week 2. Регрессия и логистическая регрессия

1 урок
1. Модели регрессии: задачи регрессии и классификации ↗

[practice] Week 2. Регрессия и логистическая регрессия

1 урок
1. Повторение: регрессия и логистическая регрессия ↗

Week 3. Несбалансированные выборки

1 урок
1. Проблема несбалансированных классов ↗

[practice] Week 3. Несбалансированные выборки

1 урок
1. Несбалансированные выборки ↗

Week 4: Ансамбли

1 урок
1. Ансамбли ↗

[practice] Week 4. Ансамбли

1 урок
1. Повторение: ансамбли ↗

Week 5. Обучение без учителя

1 урок
1. Как разделить на группы: основы кластеризации ↗

[practice] Week 5. Обучение без учителя

2 урока
1. Упражнения: кластеризация ↗
2. Упражнения: PCA ↗

Week 6. Recap

1 урок
1. Повторение: ансамбли еще раз ↗

Week 8. Применение ML + интерпретация, лекция

2 урока
1. Лекция: ML и не только ↗
2. Бонус: подходы к интерпретации, практика ↗

Digital Humanities

6 уроков
1. Week 1. Классификация и кластеризация текстов ↗
2. Week 2. Advanced topic extraction ↗
3. Week 2. Advanced topic extraction [leftovers + practice] ↗
4. Week 3. Text networks [leftovers] ↗
5. Week 4. Statistical methods for network analysis ↗
6. Week 4. [leftovers] Statistical methods for network analysis ↗

SQL и бизнес-аналитика. Week 1

1 урок
1. [practice] Week 1: Введение в базы данных ↗

SQL & BA. Week 2. SQL

2 урока
1. Week 2. Базовые операции SQL ↗
2. [practice] Week 2. Дополнительные материалы и упражнения ↗

SQL & BA. Week 3. Визуализация в клиентской аналитике

4 урока
1. Week 3. Визуализация в клиентской аналитике ↗
2. Week 3. Plotly: интерактивная визуализация ↗
3. Week 3. Дэшборды в R: flexdashboard (повторение) ↗
4. [practice] Week 3. Дополнительные материалы и упражнения ↗

SQL & BA. Week 4. ML в аналитике

3 урока
1. Week 4. ML в аналитике ↗
2. [practice] Week 4. Повторение симуляций в БА ↗
3. [practice] Week 4. Практика симуляций в БА ↗

SQL & BA. Week 5

1 урок
1. Week 5. Дэшборд + ↗

Приложения и практика анализа данных. Week 1

1 урок
1. Data Products: лекция ↗

[practice] Week 1. Основы Shiny

1 урок
1. Дополнительные материалы ↗

Week 2. Shiny, часть 2: реактивность

1 урок
1. Введение в реактивность ↗

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

1 урок
1. Упражнения на реактивность ↗

Week 3. Shiny: интерфейс

1 урок
1. Полезные ссылки ↗

Week 6. Сбор данных: что такое API

1 урок
1. Сбор данных: что такое API и что с ним делать ↗

Week 8. Работа с Google Sheets из R

1 урок
1. Работа с Google Sheets из R ↗

Week 10. Привет, чат-бот!

1 урок
1. Общее познавательное ↗

[practice] Week 10. Привет, чат-бот!

1 урок
1. Упражнения по чат-ботам ↗