Подробнее
Что нужно для старта
- Слушатели должны владеть основами линейной алгебры, математического анализа, обыкновенных дифференциальных уравнений, теории вероятностей, навыками программирования на любом языке.
Для кого этот курс
- студенты третьего курса факультета математики и компьютерных наук ФГБОУ ВО СОГУ им.К.Л.Хетагурова
Программа курса
- Что нам пригодится
- Основные понятия статистики
- Виды распределений
- Матрицы
- Собственные значения и вектора
- Коллоквиум, часть 1
- Коллоквиум, часть 2
- Основные понятия и типы задач
- EDA - Разведочный анализ данных
- Практика - перелеты по США
- Практика - кредитный скоринг
- Коллоквиум
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Метрики качества
- Коллоквиум
- Метод опорных векторов
- Практика
- Коллоквиум, 2 рубеж
- Коллоквиум, 3 рубеж
- K ближайших соседей
- Деревья решений
- Случайный лес
- Градиентный бустинг
- K-средних
- DBSCAN
- 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
Отзывы о курсе
Оставьте отзыв
Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.
Оставьте заявку
Консультант ответит на вопросы о курсе «Введение в Анализ данных» и поможет разобраться в деталях обучения.
Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Информация обновлена 7 сентября 2026 г.

Stepik 




















