Введение в анализ данных

Длительность
  • 11 занятий
  • 44 ак. часов
Курс преподают
  • Константин Измайлов Константин Измайлов
  • Владимир Бугаевский Владимир Бугаевский
Получаемые навыки

Контроль знаний

Цель курса — познакомить слушателей с сферой анализа данных, основными инструментами, задачами и методами, с которыми сталкивается исследователь данных в работе.

Смешанное занятие №1

Введение в Python.

4 часа 2 часа СР

Смешанное занятие №2

Библиотеки Pandas и Numpy.

4 часа

Смешанное занятие №3

Углубленный Python Часть1

4 часа 3 часа СР

Смешанное занятие №4

Углубленный Python.Часть2

4 часа 3 часа СР

Смешанное занятие №5

Визуализация данных

4 часа 3 часа СР

Смешанное занятие №6

Введение в статистику Scipy

4 часа 3 часа СР

Смешанное занятие №7

Временные ряды

4 часа 3 часа СР

Смешанное занятие №8

Парсинг данных с помощью Python

4 часа 3 часа СР

Смешанное занятие №9

Асинхронное программирование

4 часа 3 часа СР

Смешанное занятие №10

Введение в SQL. Облачные вычисления (AWS/Google Cloud)

4 часа 3 часа СР

Пересдача №1

Пересдача

4 часа 4 часа СР

Также в первом семестре:
Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных

Существенная часть курса посвящена применению алгоритмов машинного обучения в контексте решения задач Data Mining. Кроме того, студенты изучат методы построения, преобразования и отбора признаков, научатся оценивать качество построенных моделей и визуализировать результаты анализа. Для закрепления полученных теоретических знаний и ознакомления с современными библиотеками научных вычислений студентам будет предложено выполнить семестровый проект, близкий к задачам обработки данных, решаемым в Mail.Ru Group.

Углубленное программирование на C/C++

1. С++ на уровне upper-intermediate
2. Расширение кругозора в области инструментария разработчика С++
3. Изучение идиом и best practices современного С++

© Mail.Ru Group, 2011–2018

Обратная связь

Присоединяйся:

Группа ВКонтакте
  • Дизайн:
    Nimax
  • Разработка:
    Лаборатория
    технопарка
Версия портала - 5.33.3