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

Инструкторы

203 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: