Acerca de este Curso

55,243 vistas recientes

Resultados profesionales del estudiante

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
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
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. 28 horas para completar
Ruso (Russian)

Habilidades que obtendrás

Data ScienceTime SeriesSentiment AnalysisRecommender Systems

Resultados profesionales del estudiante

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
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
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. 28 horas para completar
Ruso (Russian)

ofrecido por

Placeholder

Instituto de Física y Tecnología de Moscú

Placeholder

Yandex

Placeholder

E-Learning Development Fund

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up80%(6,831 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

7 horas para completar

Бизнес-задачи

7 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 стационарность30m
p, q, P, Q30m
Прогнозирование временных рядов30m
Аудиторные показатели: привлечение и активность30m
Аудиторные показатели: монетизация и удержание30m
Анализ поведения пользователей30m
Semana
2

Semana 2

7 horas para completar

Анализ медиа

7 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 зрение30m
Практические задачи компьютерного зрения30m
Semana
3

Semana 3

7 horas para completar

Анализ текстов

7 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 текстов30m
Текстовые данные и работа с ними30m
word2vec и рекуррентные сети30m
Примеры задач анализа текстов30m
Semana
4

Semana 4

7 horas para completar

Рекомендации и ранжирование

7 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
Ранжирование30m
Рекомендательные системы-130m
Рекомендательные системы-230m

Reseñas

Principales reseñas sobre ПРИКЛАДНЫЕ ЗАДАЧИ АНАЛИЗА ДАННЫХ

Ver todas las reseñas

Acerca de Programa especializado: Машинное обучение и анализ данных

Машинное обучение и анализ данных

Preguntas Frecuentes

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