Andmeteadus
( 24 Moodulid )

moodul #1
Sissejuhatus andmeteadusesse
Andmeteaduse, tähtsuse ja rakenduste ülevaade

moodul #2
Andmeteaduse protsess
Andmeteaduse protsessi mõistmine: probleemi määratlemine, andmete kogumine, puhastamine, analüüs ja visualiseerimine

moodul #3
Python for Data Science
Sissejuhatus Pythoni programmeerimiskeelde ja selle andmeteaduse jaoks mõeldud teekidesse (NumPy, Pandas jne)

moodul #4
Andmete eeltöötlus
Puuduvate väärtuste käsitlemine, andmete normaliseerimine, funktsioonide skaleerimine ja andmed teisendus

moodul #5
Andmete visualiseerimine
Sissejuhatus andmete visualiseerimisse Matplotlibi ja Seaborni abil

moodul #6
Kirjeldav statistika
Kesksete tendentside, varieeruvuse ja andmete jaotuse mõõdikud

moodul #7
Järeldusstatistika
Hüpotees testimine, usaldusvahemikud ja p-väärtused

moodul #8
Regressioonianalüüs
Lihtne ja mitmekordne lineaarne regressioon, regressioonieeldused ja mudeli hindamine

moodul #9
Funktsioonide projekteerimine
Funktsioonide valik, ekstraheerimine ja loomise tehnikad

moodul #10
Järelevalvega õppimine
Sissejuhatus juhendatud õppesse, klassifitseerimisse ja regressiooni

moodul #11
Järelevalveta õppimine
Sissejuhatus juhendamata õppimisse, klastrite moodustamisse ja dimensioonide vähendamisesse

moodul #12
Mudelite hindamine
Mõõdikud mudeli jõudluse, üle- ja alasobitamise hindamine

moodul #13
Otsustuspuud ja juhuslikud metsad
Sissejuhatus otsustuspuudesse ja juhuslikesse metsadesse, eelistesse ja piirangutesse

moodul #14
Support Vector Masinad
Sissejuhatus vektormasinate toetamisse, kerneli trikk ja SVM-i tüübid

moodul #15
Närvivõrgud
Sissejuhatus närvivõrkudesse, pertseptronisse ja mitmekihilisse pertseptronisse

moodul #16
Süvaõpe
Sissejuhatus süvaõppesse, konvolutsioonilistesse närvivõrkudesse ja korduvatesse närvivõrkudesse

moodul #17
Loomuliku keele töötlemine
Sissejuhatus loomuliku keele töötlemise, teksti eeltöötluse ja tekstiesitusse

moodul #18
Suurandmete ja NoSQL-i andmebaasid
Sissejuhatus suurandmetesse, Hadoopi ökosüsteemi ja NoSQL-i andmebaasidesse

moodul #19
Andmete jutuvestmine
Tõhus ülevaadete ja tulemuste edastamine andmete visualiseerimise ja jutuvestmise abil

moodul #20
Andmeteaduse tööriistad ja tehnoloogiad
Sissejuhatus andmeteaduse tööriistadesse ja tehnoloogiatesse, Jupyteri sülearvutid ja Git

moodul #21
Juhtumiuuring 1: Regressioonianalüüs
Regressioonanalüüsi rakendamine reaalsele probleemile

moodul #22
Juhtumiuuring 2: Klassifikatsioon
Klassifitseerimistehnikate rakendamine reaalsele probleemile

moodul #23
Juhtumiuuring 3: rühmitamine
Klastrite moodustamise tehnikate rakendamine reaalsele probleemile

moodul #24
Kursuse kokkuvõte ja kokkuvõte
Andmeteaduse karjääri järgmiste sammude kavandamine

Kas olete valmis õppima, jagama ja konkureerima?

Autoriõigus 2025 @ wizape.com
Kõik õigused kaitstud