Data Science негіздері

Сипаттама: Курс студенттерді мәліметтерді талдау және машиналық оқытудың негізгі түсініктері мен әдістерімен таныстырады. Курстың мазмұны деректерді жинау, сақтау, өңдеу және визуализациялау әдістері мен құралдарын, Интернеттен және әртүрлі файлдардан мәліметтерді алу мен өңдеудің әдістері мен әдістерін қамтиды. Курс Pandas және Scikit-үйрену кітапханаларымен - Python бағдарламалау тілін қолдана отырып, деректерді талдау мен машинаны оқуға арналған ең танымал құралдармен танысуды болжайды.

Кредиттер саны: 5

Пререквизиты:

• Деректер базасын жобалау

Пәннің еңбек сыйымдылығы:

Компонент: Таңдау бойынша компонент

Цикл: Базалық пәндер

Мақсат

• Бұл пәнді оқытудың негізгі мақсаты магистранттарды деректер ғылымы бойынша практикалық жұмыстарды орындауға дайындау болып табылады.

Міндет

Оқыту нәтижесі: білу және түсіну

• деректер ғылымының негізгі тұжырымдамалары мен әдістерін, соның ішінде деректер кезеңдерін, статистика негіздерін, машиналық оқытуды және деректерді визуализациялауды білу

Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану

• Нақты мәселені математикалық терминдерге аудара білу.

Оқыту нәтижесі: талқылай білуді қалыптастыру

• Уметь формулировать задачу извлечения знаний как комбинацию методов фильтрации, анализа и исследования данных

Оқыту нәтижесі: Оқу дағдылары немесе сабаққа қабілеттілігі

• Күрделі аналитикалық ойлауды дамытуды үйрену

Оқыту әдістері

Негізгі әдебиет

• D.Cielen, A.. Meysman, Mohamed Ali Introducing Data Science. Big Data, Machine Learning, and more, using Python tools. Manning Publications Co, 2016, p.322

Қосымша әдебиеттер

• Han, J., Kamber, M., Pei, J. Data mining concepts and techniques. Morgan Kaufmann, 2011.