Chevron Left
Volver a Прикладные задачи анализа данных

Opiniones y comentarios de aprendices correspondientes a Прикладные задачи анализа данных por parte de Instituto de Física y Tecnología de Moscú

4.4
estrellas
670 calificaciones
101 revisiones

Acerca del Curso

Методы машинного обучения — будь то алгоритмы классификации или регрессии, методы кластеризации или алгоритмы понижения размерности — применяются к подготовленным данным с вычисленными признаками для решения уже сформулированной задачи. Однако специалисты по анализу данных редко оказываются в такой идеальной ситуации. Обычно перед ними ставят задачи, которые нуждаются в уточнении формулировки, выборе метрики качества и протокола тестирования итоговой модели. Данные, с которыми нужно работать, часто представлены в непригодном виде: они зашумлены, содержат ошибки и выбросы, хранятся в неудобном формате и т. д. В этом курсе мы разберем прикладные задачи из различных областей анализа данных: анализ текста и информационный поиск, коллаборативная фильтрация и рекомендательные системы, бизнес-аналитика, прогнозирование временных рядов. На их примере вы узнаете, как извлекать признаки из разнородных данных, какие при этом возникают проблемы и как их решать. Вы научитесь сводить задачу заказчика к формальной постановке задачи машинного обучения и поймёте, как проверять качество построенной модели на исторических данных и в онлайн-эксперименте. На каждой задаче мы изучим плюсы и минусы пройденных алгоритмов машинного обучения. Прослушав этот курс, вы познакомитесь с распространенными типами прикладных задач и будете понимать схемы их решения. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3....

Principales revisiones

KV

Jul 09, 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 :)

PK

May 24, 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.

Filtrar por:

26 - 50 de 99 revisiones para Прикладные задачи анализа данных

por Alex S

Mar 20, 2017

Наконец-то узнал основы анализа изображений и пощупал руками TensorFlow, прикольно, надеюсь дальше будет только интереснее.)

por Bakyt

Oct 09, 2017

очень полезный курс для тех, кто хочет освоить прикладные задачи машинного обучения

por Alexander G

Nov 05, 2016

Хороший курс! Хотелось бы больше про обработку изображений. Хорошие задачи!

por Anatoli Y

Nov 30, 2017

Good course however quite small from information perspective

por Sergey P

May 03, 2020

Good introduction to popular data science tasks.

por Виталий С

Apr 13, 2018

Хороший курс. Помог разобраться с проблемрй

por Kirill K

May 04, 2020

Хороший материал и практические задачи

por Артем К

Apr 18, 2017

Отлично, как и все предыдущие курсы!

por Artyom S V

Feb 10, 2018

Интересный курс, и очень полезный.

por Yuriy S

Nov 19, 2017

Супер, как всегда!

por Anton B

May 29, 2017

Отличный курс.

por Igor I

Aug 14, 2017

GREAT

por Vadim M

Oct 16, 2016

ok

por Sergey

Apr 11, 2019

The first week is totally outstanding. In fact, it has helped me a lot with my current project. In a nutshell, the course instructors have covered the field of the time series analysis, highlighting the important theory, and illustrating it with a nice programming example. That alone makes the course highly useful, and worth completing.

The second week - glossing over the entire field of image processing - was a good try. It is really nice that the course instructors have introduced TensorFlow - that's the way to go. Although, it has developed over the last two years, so it would make sense to rewrite the assignment using tf.keras. Perhaps, it would also make more sense to focus more on some of the image processing aspects - such as convolutional layers - instead of trying to cover everything at once.

The last two weeks definitely could've been improved. The amount and scope of theory is sensible, although in the multiple choice tests and the assignments, I literally had to psychoanalyze the instructors. There are two ways to deal with that: either to relax the 100% requirement in the multiple choice tests, or to better convey the questions. The same applies to the latest programming assignment.

por Радионов А

Oct 02, 2017

В целом отличный курс.

Но вторая неделя совсем не смотрится в сравнении со всеми остальными уроками. И общая структура странная, и выбор библиотеки непонятен: если уж выбираете такую сложную вещь, как Tensorflow, стОит объяснить, как им пользоваться. Во всех остальных случаях ведь шикарно был изложен материал.

И текстовка крайнего задания по программированию малость подкачала.

por Vladislav

Jan 31, 2017

Те недели, что запомнились:

Временные ряды - это классно, очень понравилась тема, узнал много нового.

Неделя про нейронные сетки была очень неинформативной. Конечно, это слишком объёмная тема для одной недели, но она сделана совсем плохо. Для нейросеток неплохо было бы сделать как минимум отдельный курс, а может быть и целую специализацию.

por Alexander

May 03, 2017

Есть места, которые нужно поправить: в задании на программирование первой недели почетче сформулировать определение метрик, в злобном квизе вынести сложный вопрос в отдельный квиз или упростить.

В остальном курс хороший, но предыдущие понравились больше.

Пожалуйста, добавьте конспекты и сделайте рассылочку по прошедшим курс!

por Metelkin P

Sep 09, 2019

Курс понравился, за исключением раздела про нейронные сети и анализ изображений (на мой взгляд, тема заслуживает отдельного курса, как с точки зрения рассматриваемых моделей и подходов, так и с точки зрения особенностей применения нейронных сетей в прикладных задачах)

por Timur B

Jun 10, 2018

Неделя с нейронными сетями - тихий ужас.Первая неделя очень полезная, но можно чуть более подробнее объяснить некоторые моменты.Последняя неделя - мощь, задание очень непонятное, убивает время сильно, но позволяет немного поюзать Python.

por Blackadder

Apr 10, 2017

В целом курс, как и все предыдущие - довольно хорош, интересно и содержательно, но есть неприятные моменты, связанные с неудачной формулировкой заданий и некоторой недосказанностью, как например в методах ранжирования

por Pomazueva E

Jan 31, 2020

Отличный курс как и вся специализация в целом. Немного непонятно наличие в курсе блока про анализ изображений. Все-таки достаточно интересная и сложная тема. Считаю, что ей лучше посвятить отдельный курс.

por Sergey K

Feb 24, 2018

Не понравилось задание по программированию из недели 4 (ранжирование) - все 4 ответа требуют по сути написания полного кода, нет возможности проверить частично выполненную работу

por Konstantin C

May 29, 2018

качество курса немного хромает по сравнению в предыдущими (менее "академичные лекции, pdf с материалом отсутствует). но в целом, лучшее из прошлых курсов сохранено.

por Gyrdymov I

Apr 01, 2017

В целом, курс интересен, однако была пара очень запутанных заданий, в частности, по временным рядам (тест) и по ранжированию (задание по программированию)

por Konstantin

Mar 17, 2017

лекции по компьютерному зрению и особенно задание по этой теме были ни о чём. "у вас нет линукса -- у вас нет зрения". даже немного обидно)))