# You can also click the upper-left icon to select videos from the playlist.
source: НОУ ИНТУИТ 2015年3月28日
Введение в аналитику больших массивов данных / Introduction to the analysis of large data sets
Авторы: Юрий Аникин, Ирина Борисова, Николай Загоруйко, Александр Зырянов, Евгений Павловский
Курс: http://www.intuit.ru/studies/courses/12385/1181/info
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.
Лекция 1: Общее понятие о больших данных 17:32
Лекция на сайте НОУ "ИНТУИТ": http://www.intuit.ru/studies/courses/...
Лекция 2: Основные вызовы больших данных 12:00
Лекция 3: Определение термина "большие данные" 19:39
Лекция 4: Процесс аналитики 30:05
Лекция 5: Введение в когнитивный анализ данных 39:40
Лекция 6: Классификация задач. Функция конкурентного сходства 29:27
Лекция 7: Разработка алгоритмов на базе FRiS-функции 56:15
Лекция 8: Информативность и выбор признаков 45:17
Лекция 9: Обнаружение ошибок и заполнение пробелов 43:54
Лекция 10: Общие сведения о языке R. Основные функции 15:55
Лекция 11: Синтаксис 18:21
Лекция 12: Типы данных 10:01
Лекция 13: Weka 15:53
Лекция 14: Визуализация 21:22
Лекция 15: R как инструмент Data Mining 10:20
Лекция 16: Решение задач Data Mining. R и Hadoop 17:08
Лекция 17: Основные библиотеки для Data Mining 12:56
Лекция 18: Возможности библиотеки Pandas 8:11
Лекция 19: Зачем нужны новые хранилища 9:29
Лекция 20: Свойства больших данных и ограничения RDBMS 10:56
Лекция 21: ACID требования, CAP-теорема, BASE архитектура 13:31
Лекция 22: NoSQL 13:51
Лекция 23: Интерфейсы 11:03
Лекция 24: MapReduce 8:00
Лекция 25: Ключ-значение 9:12
Лекция 26: Колоночные 13:58
Лекция 27: Документо-ориентированные 7:26
Лекция 28: Графовые 18:39
1. Clicking ▼&► to (un)fold the tree menu may facilitate locating what you want to find. 2. Videos embedded here do not necessarily represent my viewpoints or preferences. 3. This is just one of my several websites. Please click the category-tags below these two lines to go to each independent website.
No comments:
Post a Comment