Курс на Stepik
Обложка курса «Большие данные» на Stepik
Бесплатно

Большие данные ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

В курсе изложены основные этапы, технологии, алгоритмы и инструменты обработки больших данных, включая высокоуровневый язык программирования Python. В пособии рассматриваются современные подходы к сбору, хранению, исследованию, моделированию и визуальному представлению результатов анализа больших данных.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Большие данные»Учеников на курсе 630
Сертификаты, выданные на курсе «Большие данные»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Большие данные»Отзывов получено 14
Рейтинг курса «Большие данные»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Большие данные»Количество уроков 19
Тесты в курсе «Большие данные»Количество квизов 30
Время прохождения курса «Большие данные»Время прохождения курса —
Обновления курса «Большие данные»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Большие данные»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Большие данные»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Большие данные» 6 разделов Уроки в курсе «Большие данные» 19 уроков Тесты в курсе «Большие данные» 30 тестов Время прохождения курса «Большие данные» 1 ч. Последнее обновление курса «Большие данные» обн. 1 год назад

1. Подготовка больших данных

4 урока
Закрытый
1.1 Очистка и преобразование данных. Определение «выбросов» ↗
461
299
3м 24с
0
Закрытый
1.2 Исследование данных ↗
293
275
3м 2с
0
Закрытый
1.3 Кластерный анализ ↗
278
263
2м 1с
0
Закрытый
1.4 Тест 1. Подготовка данных ↗
294
265
1м 6с
0

2. Моделирование больших данных

7 уроков
Закрытый
2.1 Построение модели линейной регрессии ↗
277
257
3м 2с
0
Закрытый
2.2 Линейная регрессия. Значение Шепли ↗
262
254
5м 41с
0
Закрытый
2.3 Построение модели probit-регрессии ↗
259
247
2м 23с
0
Закрытый
2.4 Библиотека lazypredict ↗
251
243
4м 45с
0
Закрытый
2.5 Выявление скрытых переменных на основе метода PCA ↗
253
245
3м 53с
0
Закрытый
2.6 Реализация классификатора текстов на основе модели KNN ↗
248
242
10м 10с
0
Закрытый
2.7 Тест 2. Моделирование больших данных ↗
266
255
1м 33с
0

3. Автоматизация и отображение результатов анализа больших данных

3 урока
Закрытый
3.1 Построение веб-приложения модели машинного обучения в Streamlit ↗
272
246
2м 15с
0
Закрытый
3.2 Построение веб-приложения модели машинного обучения в Gradio ↗
249
240
1м 23с
0
Закрытый
3.3 Тест 3. Автоматизация и отображение результатов анализа больших ↗
263
252
1м 53с
0

4. Современные инструменты обработки больших данных

3 урока
Закрытый
4.1 Расчет скользащей средней. Библиотека Dask. Профилирование ↗
264
244
6м 59с
0
Закрытый
4.2 Модели ML в Dask ↗
250
241
4м 0с
0
Закрытый
4.3 Тест 4. Современные инструменты обработки больших данных ↗
261
232
1м 57с
0

5. Библиографический список

1 урок
Закрытый
5.1 Библиографический список ↗
255
255
1м 10с
0

6. Итоговое тестирование

1 урок
Закрытый
6.1 Итоговое тестирование 1 ↗
261
248
1м 13с
0