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.

ПРИВАТНЫЙ КУРС

Учебный план

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

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите её и нажмите Ctrl+Enter.

Высшая Школа Бизнес-Информатики

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: