Мы используем cookie для стабильной работы сервиса. Подробнее

Введение в Анализ данных

ФорматОнлайн
Длительность36 часов, 18 недель
Объём7 занятий
О курсе

Подробнее

В данном курсе внимание уделяется всем этапам решения задач Анализа данных. В первой части курса рассматриваются основы математических алгоритмов для анализа данных, чтоб слушатели умели выбирать правильные инструменты. Вторая часть курса знакомит слушателей с методами анализа одномерных, двумерных и многомерных данных. Курс содержит много практических заданий, которые не ограничиваются решением классических уравнений и абстрактных систем, а демонстрируют как знание математики и статистики применяется в решении реальных жизненных задач в области анализа данных, прогнозирования и оптимизации. Целью курса является привлечение слушателей к исследовательской и проектной работе по данной тематике.  
Требования

Что нужно для старта

  • Слушатели должны владеть основами линейной алгебры, математического анализа, обыкновенных дифференциальных уравнений, теории вероятностей, навыками программирования на любом языке.
Аудитория

Для кого этот курс

  • студенты третьего курса факультета математики и компьютерных наук ФГБОУ ВО СОГУ им.К.Л.Хетагурова
Содержание

Программа курса

7 занятий
ТемаЧто внутри
01Элементы линейной алгебры и теории вероятностей

- Что нам пригодится
- Основные понятия статистики
- Виды распределений
- Матрицы
- Собственные значения и вектора
- Коллоквиум, часть 1
- Коллоквиум, часть 2

02Первичный анализ данных

- Основные понятия и типы задач
- EDA - Разведочный анализ данных
- Практика - перелеты по США
- Практика - кредитный скоринг
- Коллоквиум

03Линейные модели классификации и регресии

- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Метрики качества
- Коллоквиум

04Линейные модели классификации и регрессии - черновик

- Метод опорных векторов
- Практика
- Коллоквиум, 2 рубеж
- Коллоквиум, 3 рубеж

05Нелинейные модели классификации и регрессии

- K ближайших соседей
- Деревья решений
- Случайный лес
- Градиентный бустинг

06Кластеризация

- K-средних
- DBSCAN

07Прикладные задачи анализа данных

- MapReduce
- PySpark
- Генераторы изображений
- Рекомендательные системы
- Временные ряды
- Домашнее задание
- Задачи компьютерного зрения
- Коллоквиум

01Элементы линейной алгебры и теории вероятностей

- Что нам пригодится
- Основные понятия статистики
- Виды распределений
- Матрицы
- Собственные значения и вектора
- Коллоквиум, часть 1
- Коллоквиум, часть 2

02Первичный анализ данных

- Основные понятия и типы задач
- EDA - Разведочный анализ данных
- Практика - перелеты по США
- Практика - кредитный скоринг
- Коллоквиум

03Линейные модели классификации и регресии

- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Метрики качества
- Коллоквиум

04Линейные модели классификации и регрессии - черновик

- Метод опорных векторов
- Практика
- Коллоквиум, 2 рубеж
- Коллоквиум, 3 рубеж

05Нелинейные модели классификации и регрессии

- K ближайших соседей
- Деревья решений
- Случайный лес
- Градиентный бустинг

06Кластеризация

- K-средних
- DBSCAN

07Прикладные задачи анализа данных

- MapReduce
- PySpark
- Генераторы изображений
- Рекомендательные системы
- Временные ряды
- Домашнее задание
- Задачи компьютерного зрения
- Коллоквиум

Организатор

Автор курса

StepikStepik
Stepik — образовательная платформа и конструктор онлайн-курсов. Мы разрабатываем алгоритмы адаптивного обучения, сотрудничаем с авторами MOOC, помогаем в проведении олимпиад и программ переподготовки. Наша цель — сделать образование открытым и удобным. Stepik — широко известная российская образовательная платформа, основанная в 2013 году. На Stepik зарегистрировано более миллиона пользователей из России и стран СНГ. В настоящее время на Stepik представлены несколько тысяч учебных курсов на самые разные темы.
Подробнее об авторе
Мнения учеников

Отзывы о курсе

Оставьте отзыв

Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.

Напишите ваш коментарий, не менее 30 символов

Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных

Оставьте заявку

Консультант ответит на вопросы о курсе «Введение в Анализ данных» и поможет разобраться в деталях обучения.

Комментарий ...

Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных

Направления:Анализ данных

Информация обновлена 7 сентября 2026 г.

Продолжить выбор

Похожие курсы

Компьютерная лингвистика
11 месяцев
Компьютерная лингвистика

Овладейте современными инструментами обработки естественных языков, включая работу с нейросетями. В рамках программы Вы выполните два масштабных проекта с нуля и пройдете стажиров…

Онлайн7 занятийПродвинутый
240 000 ₽
Построение выводов по данным
4 недели
Построение выводов по данным

Приветствуем на четвертом курсе программы "Машинное обучение и анализ данных" – "Построение выводов по данным". Методы прикладной статистики, о которых пойдёт речь в этом курсе, —…

Онлайн4 занятий
15 000 ₽
Начать без затрат

Бесплатные курсы

Мегаинтенсив по анализу данных
Бесплатно
Мегаинтенсив по анализу данных

В программе интенсива 3 трека, разделенные по уровням сложности: для начинающих, для продолжающих и многогранный Data Science. Для начинающих За 4 занятия вы сможете пройти путь о…

Онлайн5 занятий
Бесплатно
IT-сеанс: погружение в мир данных
Бесплатно
IT-сеанс: погружение в мир данных

Презентации спикеров и записи выступлений с Зимней школы по аналитике и Data Science 2025. Приглашаем к просмотру докладов всех, кто хочет разобраться: Зачем переходить в IT? Как…

Онлайн5 занятий
Бесплатно