Курс на Stepik
Обложка курса «Анализ данных в принятии решений» на Stepik
Бесплатно

Анализ данных в принятии решений ★ 4.545

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс посвящен основам анализа данных, рассмотрены такие вопросы машинного обучения, как подготовка данных, корреляционно-регрессионный анализ, методы классификации, кластеризации и оценки качества предсказаний

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Анализ данных в принятии решений»Учеников на курсе 2 000
Сертификаты, выданные на курсе «Анализ данных в принятии решений»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Анализ данных в принятии решений»Отзывов получено 11
Рейтинг курса «Анализ данных в принятии решений»Рейтинг курса 4.545
Уроки в курсе «Анализ данных в принятии решений»Количество уроков 30
Тесты в курсе «Анализ данных в принятии решений»Количество квизов 74
Задачи с кодом в курсе «Анализ данных в принятии решений»Количество задач с кодом 7
Время прохождения курса «Анализ данных в принятии решений»Время прохождения курса —
Обновления курса «Анализ данных в принятии решений»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Анализ данных в принятии решений»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Анализ данных в принятии решений»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Анализ данных в принятии решений» 10 разделов Уроки в курсе «Анализ данных в принятии решений» 30 уроков Тесты в курсе «Анализ данных в принятии решений» 74 теста Задачи в курсе «Анализ данных в принятии решений» 7 задач Время прохождения курса «Анализ данных в принятии решений» 3 ч. Последнее обновление курса «Анализ данных в принятии решений» обн. 13 мая 2026

1. Принятие решений

1 урок
Закрытый
1.1 Введение ↗
1 413
500
11м 41с
19

2. Задачи принятия решений

1 урок
Закрытый
2.1 Ожидаемая полезность ↗
681
406
2м 38с
13

3. Задачи оптимизации в принятии решений

3 урока
Закрытый
3.1 Задачи линейного программирования ↗
653
417
2м 4с
10
Закрытый
3.2 Графический метод ↗
560
366
4м 38с
11
Закрытый
3.3 Симплекс метод ↗
513
312
4м 2с
9

4. Искусственные нейронные сети в принятии решений

4 урока
Закрытый
4.1 Искусственные и биологические нейроны ↗
522
244
1м 49с
10
Закрытый
4.2 Искусственные нейронные сети ↗
501
186
2м 32с
8
Закрытый
4.3 Функции потерь ↗
499
196
2м 22с
8
Закрытый
4.4 Методы оптимизации ↗
488
237
0м 30с
10

5. Подготовка данных к анализу

4 урока
Закрытый
5.1 Основные понятия статистики ↗
684
249
37м 2с
5
Закрытый
5.2 Распределения ↗
547
401
17м 16с
7
Закрытый
5.3 Восстановление пропущенных значений, поиск выбросов и аномалий ↗
524
355
12м 30с
9
Закрытый
5.4 Подготовка датасета ↗
497
266
19м 43с
8

6. Корреляционно-регрессионный анализ

4 урока
Закрытый
6.1 Корреляция ↗
535
283
25м 15с
7
Закрытый
6.2 Регрессия ↗
506
268
38м 4с
10
Закрытый
6.3 Оценка качества модели предсказания ↗
476
281
5м 48с
8
Закрытый
6.4 Числовые прогнозирования ↗
156
156
1м 17с
0

7. Классификация

4 урока
Закрытый
7.1 Метод ближайших соседей ↗
494
393
1м 40с
8
Закрытый
7.2 Деревья для классификации ↗
455
455
5м 1с
9
Закрытый
7.3 Обзор дополнительных алгоритмов классификации ↗
439
439
0м 17с
10
Закрытый
7.4 Оценка качества модели классификации ↗
446
249
1м 11с
8

8. Кластеризация

3 урока
Закрытый
8.1 Графы ↗
443
381
0м 28с
7
Закрытый
8.2 Алгоритм k-средних ↗
440
257
0м 30с
9
Закрытый
8.3 Выбор оптимального алгоритма кластеризации ↗
418
418
1м 22с
7

9. Резюмирование

4 урока
Закрытый
9.1 Дисперсионный анализ при принятии решения ↗
391
391
0м 1с
1
Закрытый
9.2 Оценка качества прогнозов ↗
428
428
1м 56с
8
Закрытый
9.3 Ансамбли алгоритмов ↗
433
433
0м 9с
8
Закрытый
9.4 Заключение ↗
434
307
1м 36с
8

10. Сравнения

1 урок
Закрытый
10.1 Сравнения ↗
189
0
5м 2с
-1