Курс Executive Certificate по большим данным и бизнес-аналитике доктора Джорджа Нг, проведенный в HKU Space
Неделя 1 — Лекция 1
- HKProp AZURE MACHINE LEARNING Step 1 Exploratory Data Analysis.pdf
- Малкольм Гладуэлл: Выбор, счастье и соус для спагетти | TED Обсуждение
- Триша Ван: человеческое понимание, отсутствующее в больших данных | TED Обсуждение
- Создание приложений без кода | Тара Рид | TEDxDetroit — YouTube
- CANATICS — Обнаружение мошенничества с помощью анализа данных — YouTube
- Скандал с целевой беременностью
- Спарро | Сокрытие миллиардов в массивных наборах данных
- Панамские документы: 2,6 терабайта данных об оффшорной финансовой индустрии
- Зарегистрируйтесь в Azure ML Studio (лабораторная установка)
Наука о данных для начинающих
- 5 вопросов, на которые отвечает наука о данных
- Готовы ли ваши данные для науки о данных?
- Задайте вопрос, на который можно ответить с помощью данных
- Предсказать ответ с помощью простой модели
- Копируйте работу других людей, чтобы заниматься наукой о данных
Открытые источники данных
- Платформа приложений облачных данных в Гонконге
- Дата.Один
- http://Data.gov.hk
- https://schoolofdata.org
- https://index.okfn.org/place/hk/
- Каталог открытого доступа
- Фонд открытых знаний
- http://inspire.opendatachina.com/
- http://opendatachina.com/
- https://ckan.org/about/instances/
- https://api.anacode.de/веб-данные/
- https://www.springboard.com/blog/free-public-data-sets-data-science-project/
- http://guides.emich.edu/data/free-data
- https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/use-sample-datasets
Ресурсы Tableau — Bright Talk
- Таблица 10 от А до Я: Практическое обучение работе с таблицами для науки о данных
- Youtube Channel — Катя Страхни Story By Data
Предложения Kaggle Notebook для финального группового проекта
- Предсказание мирового счастья
- Тренды скоростных свиданий
- Исследуя выживание на Титанике
- Прогнозирование явки/неявки
- Прогнозирование стоимости медицинского страхования
Неделя 2 — Лекция 2 (пароль для видео Vimeo bigdata0427)
- HKProp AZURE MACHINE LEARNING Step 2 Data Cleaning.pdf
- Введение в машинное обучение HKProp Azure — часть 1
- Видео, посвященное исследовательскому анализу данных HKProp Azure Machine Learning Tableau — часть 2
- Видео HKProp об очистке данных машинного обучения Azure — часть 3
- Словарь данных HKProp
- HKProp_Набор данных.csv
Неделя 3 — Лекция 3
- HKProp AZURE MACHINE LEARNING Step 3 Feature Engineering.pdf
- Видео по разработке функций машинного обучения HKProp Azure — часть 4
- Обучающая таблица
- Лучшие практики разработки признаков (https://elitedatascience.com)
Неделя 4 — Лекция 4
- HKProp AZURE MACHINE LEARNING Step 4 Выбор ML Algo.pdf
- Демистификация нейронных сетей
- Подробное объяснение сверточных нейронных сетей
- MIT 6.S191: Введение в глубокое обучение
- Kaggle Learn: введение в глубокое обучение и компьютерное зрение
- Но что такое *нейронная сеть? | Глава 1, глубокое обучение
- CS231n: сверточные нейронные сети для визуального распознавания, профессор Ли Фей Фей из Стэнфорда.
- Youtube Сборник лекций | Сверточные нейронные сети для визуального распознавания (весна 2017 г.)
- Тензорфлоу Ютуб
- Основы глубокого обучения в Лаборатории компьютерного зрения с использованием графических процессоров Nvidia
- Создать новый аккаунт
- Ищите лабораторную работу «Основы глубокого обучения с помощью компьютерного зрения»
Неделя 5 — Лекция 5
- HKProp AZURE MACHINE LEARNING Step 5 Model Evaluation.pdf
- Шаг 6 — Введите данные вручную.csv
- Машинное обучение HKProp Azure — видео о развертывании HKProp в качестве общедоступной веб-службы — часть 5
Неделя 6 — Лекция 6