Этот материал находится в платной подписке. Оформи премиум подписку и смотри Pазработчик BigData, а также все другие курсы, прямо сейчас!
Премиум
  • Урок 1. 02:13:22
    Базовые инструменты анализа данных в Python
  • Урок 2. 02:00:25
    Вводная в математические операции
  • Урок 3. 02:01:41
    Визуализация
  • Урок 4. 02:05:36
    Линейная регрессия
  • Урок 5. 02:01:49
    Логистическая регрессия
  • Урок 6. 01:37:38
    KNN, наивный байес
  • Урок 7. 01:44:33
    kMeans, EM
  • Урок 8. 01:32:31
    Иерархическая кластеризация, DB-Scan
  • Урок 9. 01:41:10
    Feature engineering
  • Урок 10. 01:32:47
    Поиск выбросов в данных
  • Урок 11. 01:32:18
    Уменьшение размерности
  • Урок 12. 01:29:17
    Методы оптимизации
  • Урок 13. 01:55:24
    Деревья решений
  • Урок 14. 01:43:48
    Ансамбли моделей
  • Урок 15. 01:45:41
    Бустинг
  • Урок 16. 01:54:05
    SVM, Support vector machine
  • Урок 17. 02:03:06
    Анализ текстовых данных
  • Урок 18. 01:54:52
    Анализ текстовых данных 2
  • Урок 19. 01:42:07
    Рекомендательные системы
  • Урок 20. 01:39:12
    Временные ряды
  • Урок 21. 01:27:59
    Latent Dirichlet Allocation
  • Урок 22. 01:41:07
    Нейронные сети, часть 1
  • Урок 23. 01:40:43
    Нейронные сети, часть 2
  • Урок 24. 01:35:39
    Алгоритмы на графах
  • Урок 25. 02:03:34
    Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе
  • Урок 26. 01:20:57
    Vowpal Wabbit для обучения линейных моделей на одной машине
  • Урок 27. 00:16:32
    MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash - 1
  • Урок 28. 00:52:00
    MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash -2
  • Урок 29. 01:37:40
    Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг
  • Урок 30. 01:40:08
    Слои данных для оптимизации процессов использования данных. Hive
  • Урок 31. 01:18:02
    Организация хранения данных для решения задач машинного обучения
  • Урок 32. 01:52:36
    Spark
  • Урок 33. 01:28:51
    Обзор решений для аналитики больших данных