Есть вопросы?

Введите Ваше имя (минимум 2 символа)

Некорректный e-mail

Введите Ваш вопрос (минимум 10 символов)

Подтвердите что Вы не робот

Спасибо, мы скоро Вам ответим!

Курс представляет возможность познакомиться с основными понятиями в области аналитической обработки больших данных. В нем изложены основы машинного обучения, визуализации и хранения больших данных.

По результатам изучения курса читатель сможет переводить проблемы предметной области на язык технологий обработки больших данных.
В курсе излагаются основы машинного обучения по оригинальной методике, читатель познакомится с технологиями обработки больших данных. В ходе изучения будут сформированы представления о технических и методологических средствах анализа больших данных.
Цель: Ориентирование в области технологий и методологий анализа больших данных.
Необходимые знания: Теория вероятностей и математическая статистика, навык самостоятельной работы с различными источниками информации (интернет, печатные издания), умение обобщать информацию, полученную из разных источников, умение представлять результаты своих исследований.

Учебный план

Модуль 1. Введение в большие данные
Лекция 1. Общее понятие о больших данных ОТКРЫТО 30 минут
Лекция 2. Основные вызовы больших данных 20 минут
Лекция 3. Определение термина «большие данные» 40 минут
Лекция 4. Процесс аналитики 60 минут
Тест 1 для курса # 1252 40 минут
Модуль 2. Введение в Data Mining
Лекция 5. Введение в когнитивный анализ данных 60 минут
Лекция 6. Классификация задач. Функция конкурентного сходства 60 минут
Лекция 7. Разработка алгоритмов на базе FRiS-функции 90 минут
Лекция 8. Информативность и выбор признаков 90 минут
Лекция 9. Обнаружение ошибок и заполнение пробелов 90 минут
Тест 2 для курса # 1252 40 минут
Модуль 3. Основы языка R
Лекция 10. Общие сведения о языке R. Основные функции 30 минут
Лекция 11. Синтаксис 30 минут
Лекция 12. Типы данных 20 минут
Тест 3 для курса # 1252 40 минут
Модуль 4. Инструменты Data Mining
Лекция 13. Weka 30 минут
Лекция 14. Визуализация 40 минут
Лекция 15. R как инструмент Data Mining 20 минут
Лекция 16. Решение задач Data Mining. R и Hadoop 30 минут
Лекция 17. Основные библиотеки для Data Mining 30 минут
Лекция 18. Возможности библиотеки Pandas 20 минут
Тест 4 для курса # 1252 40 минут
Модуль 5. Обзор технологий хранения больших данных
Лекция 19. Зачем нужны новые хранилища 20 минут
Лекция 20. Свойства больших данных и ограничения RDBMS 20 минут
Лекция 21. ACID требования, CAP-теорема, BASE архитектура 25 минут
Лекция 22. NoSQL 30 минут
Лекция 23. Интерфейсы 25 минут
Лекция 24. MapReduce 20 минут
Лекция 25. Ключ-значение 20 минут
Лекция 26. Колоночные 30 минут
Лекция 27. Документо-ориентированные 20 минут
Лекция 28. Графовые 45 минут
Тест 5 для курса # 1252 40 минут
Экзамен 120 минут
ПРИВАТНЫЙ КУРС
  • 8 месяцев (76 час.)

Инструкторы

249 СЛУШАТЕЛЕЙ В СПИСКЕ

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите

Ctrl+Enter.

Контакты:

ТЕЛЕФОНЫ: +7 (985) 769-77-52,
+7 (495) 688-77-44, 86-66
АДРЕС: Москва, ул. Трифоновcкая, д.57,
стр. 1 Станция метро: «РИЖСКАЯ»
E-MAIL: info@e-hsbi.ru

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: