|
|
|
|
| LEADER |
02766nlm a2200289 4500 |
| 001 |
libtpu00679934 |
| 008 |
250425s2025 ru a k 0000 rus |
| 040 |
|
|
|a RU
|b rus
|c RU
|d Ru-TPU
|
| 080 |
|
|
|a 004.6(075.8)
|
| 100 |
1 |
|
|a Губин, Е. И.
|c математик
|c доцент Томского политехнического университета, кандидат физико-математических наук
|d 1954-
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Большие данные (Big Data) / ДО 2021 (38.03.01)
|b электронный курс
|c Е. И. Губин
|
| 260 |
|
|
|a Томск
|b TPU Moodle
|c 2025
|
| 500 |
|
|
|a Заглавие с экрана
|
| 520 |
|
|
|a 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
|
| 650 |
1 |
0 |
|a Данные
|x Анализ
|
| 653 |
|
|
|a электронный ресурс
|
| 653 |
|
|
|a труды учёных ТПУ
|
| 653 |
|
|
|a электронное обучение
|
| 653 |
|
|
|a кампусные онлайн-курсы
|
| 653 |
|
|
|a дистанционное образование
|
| 653 |
|
|
|a дистанционное обучение
|
| 653 |
|
|
|a e-learning
|
| 653 |
|
|
|a Moodle
|
| 653 |
|
|
|a исходные данные
|
| 653 |
|
|
|a форматы
|
| 653 |
|
|
|a предиктивные модели
|
| 856 |
4 |
|
|u https://design.lms.tpu.ru/course/view.php?id=5155
|z https://design.lms.tpu.ru/course/view.php?id=5155
|
