Большие данные (Big Data) / ДО 2021 (38.03.01), электронный курс
| Main Author: | |
|---|---|
| Corporate Author: | |
| Summary: | Заглавие с экрана Основной целью курса является изучение современных компьютерных технологий для подготовки больших данных к прогнозному анализу, в рамках курса «Введение в большие данные». Курс предназначен для изучения и освоения базовыми компетенциями и навыками при подготовке исходных данных для решения задач прогнозного анализа в рамках курса "Введение в большие данные (Big Data)". Особое внимание уделяется практическим навыкам при подготовке исходных данных для прогнозного анализа. В курсе рассматриваются в рамках выполнения практических работ необходимые этапы подготовки исходных данных на ошибки (описки), на отсутствие данных, на выбросы, на наличие дублирующих строк, на наличие мультиколлинеарности объясняющих переменных (атрибутов) с использованием возможных программных средств: Python, Excel Интерактивный мультимедиа ресурс AM_Login_TPU |
| Language: | Russian |
| Published: |
Томск, TPU Moodle, 2025
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://design.lms.tpu.ru/course/view.php?id=5155 |
| Format: | Electronic Book |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=679934 |
| Summary: | Заглавие с экрана Основной целью курса является изучение современных компьютерных технологий для подготовки больших данных к прогнозному анализу, в рамках курса «Введение в большие данные». Курс предназначен для изучения и освоения базовыми компетенциями и навыками при подготовке исходных данных для решения задач прогнозного анализа в рамках курса "Введение в большие данные (Big Data)". Особое внимание уделяется практическим навыкам при подготовке исходных данных для прогнозного анализа. В курсе рассматриваются в рамках выполнения практических работ необходимые этапы подготовки исходных данных на ошибки (описки), на отсутствие данных, на выбросы, на наличие дублирующих строк, на наличие мультиколлинеарности объясняющих переменных (атрибутов) с использованием возможных программных средств: Python, Excel Интерактивный мультимедиа ресурс AM_Login_TPU |
|---|