Мини-курс «Большие данные и машинное обучение: основы Data Science»
Описание курса
Данный курс посвящен основам науки о данных, охватывая как практические инструменты и библиотеки программирования на Python, так и теоретические основы вероятности и искусственного интеллекта. Вы узнаете о ключевых библиотеках Python, используемых в data science, о основах теории вероятности и ее роли в анализе данных, а также о потенциале и применениях искусственного интеллекта в современном мире. Курс поможет вам понять основы науки о данных и приобрести базовые знания для дальнейшего изучения этой области.
Категория слушателей курса: Руководители компаний и подразделений, линейные менеджеры, бизнес-аналитики, системные администраторы, разработчики и другие сотрудники, вовлеченным в аналитическую деятельность компании.
Программа курса
Модуль 1. Программные модули и пакеты для работы с многомерными массивами данных. Визуализация данных
Видео: 32 минуты
тест: 20 минут
Форма контроля: Тест
Уже довольно давно Python очаровывает ученых, занимающихся данными. Чем больше мы взаимодействуем с ресурсами, литературой, курсами, тренингами и людьми в науке о данных, тем более глубокие знания Python приобретаем. Специалисты в области Data Science точно знают о библиотеках Python, которые можно использовать в науке о данных, но когда в интервью просят назвать их или указать их функцию, мы часто попадаем впросак или, возможно, не помним более 5 библиотек
Модуль 2. Теория вероятностей и математическая статистика
Видео: 32 минуты
тест: 20 минут
Форма контроля: Тест
Достаточно большое число однородных случайных событий независимо от природы подчиняются определенным закономерностям, а именно вероятным закономерностям. Установлением этих закономерностей и занимается теория вероятностей
Модуль 3. Методы машинного обучения
Видео: 21 минута
тест: 20 минут
Форма контроля: Тест
Искусственный интеллект – это раздел информатики, посвященный моделированию интеллектуальной деятельности человека. Зародившийся более 700 лет назад в средневековой Испании искусственный интеллект оформился в самостоятельную научную область в середине 20 в. В наши дни искусственный интеллект получил блестящие практические приложения, открывающие перспективы, без которых немыслимо дальнейшее развитие цивилизации

[Инфоурок] Большие данные и машинное обучение: основы Data Science [Ярослав Экенберг]