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 705
Сертификаты, выданные на курсе «Большие данные»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Большие данные»Отзывов получено 15
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

Подготовка больших данных

4 урока
1. Очистка и преобразование данных. Определение «выбросов»
2. Исследование данных
3. Кластерный анализ
4. Тест 1. Подготовка данных

Моделирование больших данных

7 уроков
1. Построение модели линейной регрессии
2. Линейная регрессия. Значение Шепли
3. Построение модели probit-регрессии
4. Библиотека lazypredict
5. Выявление скрытых переменных на основе метода PCA
6. Реализация классификатора текстов на основе модели KNN
7. Тест 2. Моделирование больших данных

Автоматизация и отображение результатов анализа больших данных

3 урока
1. Построение веб-приложения модели машинного обучения в Streamlit
2. Построение веб-приложения модели машинного обучения в Gradio
3. Тест 3. Автоматизация и отображение результатов анализа больших

Современные инструменты обработки больших данных

3 урока
1. Расчет скользащей средней. Библиотека Dask. Профилирование
2. Модели ML в Dask
3. Тест 4. Современные инструменты обработки больших данных

Библиографический список

1 урок
1. Библиографический список

Итоговое тестирование

1 урок
1. Итоговое тестирование 1