Acerca de este Curso

42,547 vistas recientes

Learner Career Outcomes

73%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

79%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

40%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

Aprox. 26 horas para completar

Sugerido: 10 hours/week...

Ruso (Russian)

Subtítulos: Ruso (Russian)

Habilidades que obtendrás

Data ScienceTime SeriesSentiment AnalysisRecommender Systems

Learner Career Outcomes

73%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

79%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

40%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

Aprox. 26 horas para completar

Sugerido: 10 hours/week...

Ruso (Russian)

Subtítulos: Ruso (Russian)

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up83%(5,880 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

5 horas para completar

Бизнес-задачи

5 horas para completar
19 videos (Total 152 minutos), 6 lecturas, 7 cuestionarios
19 videos
Как устроена специализация, и зачем ее проходить3m
МФТИ1m
Временные ряды9m
Автокорреляция6m
Стационарность6m
ARMA5m
ARIMA5m
Выбор ARIMA и прогнозирование10m
Анализ остатков8m
Пример построения прогноза11m
Регрессионный подход к прогнозированию8m
Анализ поведения пользователей8m
Аудиторные метрики: привлечение7m
Аудиторные метрики: активность9m
Аудиторные метрики: монетизация6m
Аудиторные метрики: удержание3m
Прогнозирование оттока пользователей: Постановка задачи18m
Прогнозирование оттока пользователей: Построение и оценка модели16m
6 lecturas
МФТИ10m
Forum&Chat10m
Пример построения прогноза [ipython notebook]10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Слайды к лекциям10m
6 ejercicios de práctica
Автокорреляция и стационарность10m
p, q, P, Q18m
Прогнозирование временных рядов18m
Аудиторные показатели: привлечение и активность8m
Аудиторные показатели: монетизация и удержание6m
Анализ поведения пользователей10m
Semana
2

Semana 2

6 horas para completar

Анализ медиа

6 horas para completar
11 videos (Total 106 minutos), 7 lecturas, 3 cuestionarios
11 videos
Задачи компьютерного зрения5m
"Низкоуровневое" зрение14m
Линейная фильтрация изображений4m
Классификация изображений9m
Задача классификации изображений на практике14m
Распознавание лиц17m
Детекция объектов13m
Стилизация изображений3m
Распознавание китов5m
Сбор больших коллекций изображений10m
7 lecturas
Дополнительные материалы10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
2 ejercicios de práctica
Компьютерное зрение16m
Практические задачи компьютерного зрения14m
Semana
3

Semana 3

6 horas para completar

Анализ текстов

6 horas para completar
13 videos (Total 80 minutos), 6 lecturas, 5 cuestionarios
13 videos
Предобработка текста6m
Извлечение признаков из текста5m
Извлечение признаков из текста - 25m
Обучение моделей на текстах3m
word2vec5m
Рекуррентные сети7m
Выделение коллокаций5m
Языковые модели4m
Анализ тональности текста13m
Анализ тональности отзывов4m
Анализ тональности отзывов: продолжение5m
Аннотирование7m
6 lecturas
Слайды к лекциям10m
Конспекты к лекциям10m
Слайды к лекциям10m
Конспекты к лекциям10m
Анализ тональности отзывов [ipython notebook]10m
Слайды к лекциям10m
4 ejercicios de práctica
Первичная обработка текстов6m
Текстовые данные и работа с ними6m
word2vec и рекуррентные сети6m
Примеры задач анализа текстов6m
Semana
4

Semana 4

5 horas para completar

Рекомендации и ранжирование

5 horas para completar
10 videos (Total 57 minutos), 5 lecturas, 4 cuestionarios
10 videos
Метрики качества ранжирования6m
Методы ранжирования4m
Рекомендательные системы4m
kNN и матричные разложения2m
Подходы к построению рекомендательных систем11m
Гибридные рекомендательные системы6m
Оффлайн оценка качества3m
Онлайновая оценка качества5m
Максимизация прибыли магазина7m
5 lecturas
Слайды к лекциям10m
Конспекты к лекциям10m
Слайды к лекциям10m
Финальные титры10m
Стань ментором специализации10m
3 ejercicios de práctica
Ранжирование6m
Рекомендательные системы-16m
Рекомендательные системы-210m
4.4
96 revisionesChevron Right

Principales revisiones sobre Прикладные задачи анализа данных

por KVJul 9th 2017

Курс интересен тем, что в нем рассматриваются примеры реальных задач, которые решаются в индустрии. Но мне он показался слишком простым по сравнению с 2,3 и 4 курсами. Можно усложнить его немного :)

por PKMay 24th 2018

Отличный вводный курс, как и вся специализация. Доступно и понятно изложены все базовые вещи, которые могут потребоваться в повседневной деятельности в качестве data scientist.

Instructores

Imagen del instructor, Evgeniy Riabenko

Evgeniy Riabenko 

100,308 alumnos
7 cursos
Imagen del instructor, Evgeny Sokolov

Evgeny Sokolov 

70,143 alumnos
6 cursos
Imagen del instructor, Victor Kantor

Victor Kantor  

70,143 alumnos
6 cursos
Imagen del instructor, Emeli Dral

Emeli Dral  

100,308 alumnos
7 cursos
Imagen del instructor, Антон Слесарев

Антон Слесарев  

руководитель группы распознавания образов Яндекс
12,130 alumnos
1 curso

ofrecido por

Logotipo de Instituto de Física y Tecnología de Moscú

Instituto de Física y Tecnología de Moscú

Logotipo de Yandex

Yandex

Logotipo de E-Learning Development Fund

E-Learning Development Fund

Acerca de Programa especializado Машинное обучение и анализ данных

Мы покажем, как проходит полный цикл анализа, от сбора данных до выбора оптимального решения и оценки его качества. Вы научитесь пользоваться современными аналитическими инструментами и адаптировать их под особенности конкретных задач. В рамках специализации вы освоите основные темы, необходимые в работе с большим массивом данных, в т.ч. современные методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, проведение экспериментов, построение выводов, базовая фундаментальная математика, основы программирования на Python. Мы разберём, как построить рекомендательную систему, оценить эмоциональную окраску текста, спрогнозировать спрос на товар, оценить вероятность клика по рекламе и т.д. В финале вам потребуется выполнить проект собственной системы, решающей любую актуальную для бизнеса задачу. Результатом будет наглядная работающая модель, которую вы сможете использовать в вашей повседневной работе или продемонстрировать на собеседовании. Все, прошедшие специализацию, могут принять участие в Программе трудоустройства. Если вы заинтересованы в новых проектах, новых перспективах и возможностях - пройдите обучение по Специализации и подайте заявку....
Машинное обучение и анализ данных

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.