Нашел его полезным. Поток был логичным, и иллюстративные примеры помогли закрепить идеи. Могло бы использовать немного больше глубины.
Основы Data Mining: Практические методы для начинающих
Узнайте, как извлекать ценные сведения из структурированных наборов данных, овладев основными концепциями анализа данных и методами предварительной обработки и анализа шаблонов.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
В современном мире, основанном на данных, способность обнаруживать скрытые модели и структурные взаимосвязи в наборах данных является критическим навыком. Понимание основных принципов анализа данных позволяет преобразовывать необработанную информацию в практические знания.
Этот курс поможет вам освоить основные концепции анализа данных, от первоначальной подготовки данных до обнаружения закономерностей. Вы разработаете прочную концептуальную основу и научитесь применять стандартные алгоритмы для решения реальных аналитических задач с помощью структурированных текстовых объяснений и примеров кода.
Что вы узнаете:
- Понять основные термины, задачи и стандартный процесс обнаружения знаний.
- Очистка и предварительная обработка исходных данных с использованием современных методов обработки данных в целях обеспечения качества вводимых данных.
- Применять правила ассоциации для обнаружения интересных взаимосвязей и часто встречающихся шаблонов в наборах данных.
- Изучить основные алгоритмы кластеризации и классификации для группировки данных и прогнозирования тенденций.
- Оценка моделей добычи данных с использованием стандартных показателей эффективности для обеспечения точности и надежности.
- Рассмотреть этические соображения, конфиденциальность данных и предвзятость в современных рабочих процессах добычи данных.
Курс начинается с основных определений и методов подготовки данных, а затем переходит к оценке шаблонов, кластеризации и предсказывающему моделированию. С помощью четких письменных объяснений и практических фрагментов кода вы построите прочную аналитическую основу шаг за шагом.
Этот курс предназначен для начинающих, начинающих аналитиков данных и разработчиков программного обеспечения, которые хотят понять механику обнаружения данных, без предварительного опыта добычи данных.
Начните читать сегодня, чтобы раскрыть потенциал ваших данных.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 42 мин практического материала
Отзывы (2)
Это действительно помогло мне закрепить некоторые ключевые концепции. Объяснения были отличными, а примеры были очень наглядными.
Студенты также прошли
⚡ Лучший для старта
🎓 С сертификатом
Финансовые данные для принятия решений
Сертификат
Практика
299 ₽
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Основы аналитической комбинаторики: анализ алгоритмов и данных
Сертификат
Практика
299 ₽
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Моделирование предсказаний с помощью машинного обучения для начинающих
Сертификат
Практика
299 ₽
→
🎓 С сертификатом
Классификация в науке данных: основы и применение
Сертификат
Практика
299 ₽
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство