Acerca de este Curso

318,372 vistas recientes

Resultados profesionales del estudiante

34%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

38%

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

22%

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 principiante
Aprox. 28 horas para completar
Ruso (Russian)

Habilidades que obtendrás

ScipyStatisticsPython ProgrammingNumpy

Resultados profesionales del estudiante

34%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

38%

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

22%

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 principiante
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 Up90%(94,962 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

7 horas para completar

Введение

7 horas para completar
19 videos (Total 115 minutos), 16 lecturas, 7 cuestionarios
19 videos
Как устроена специализация и зачем ее проходить3m
Как устроен этот курс и в чем его главная особенность1m
МФТИ1m
Что такое Python и почему мы выбрали именно его6m
Как установить Анаконду. Windows3m
Как установить Анаконду. Linux4m
Как установить Анаконду. Mac3m
Что такое ноутбуки и как ими пользоваться10m
Типы данных16m
Циклы, функции, генераторы, list comprehension13m
Чтение данных из файлов11m
Запись файлов, изменение файлов8m
Функции и их свойства6m
Предел и производная4m
Геометрический смысл производной2m
Производная сложной функции2m
Задача нахождения экстремума3m
Вторая производная и выпуклость5m
16 lecturas
Формат специализации и получение сертификата2m
МФТИ10m
Немного о Yandex10m
Ответы на самые частые вопросы. Обязательно к прочтению!10m
Про Python 310m
Python FAQ10m
Forum&Chat10m
Про Python 310m
Инструкция: Как открыть ipython в актуальной версии Anaconda10m
Знакомство с IPython Notebook10m
Конспект30m
Типы данных (ipython notebook)10m
Чтение данных из файлов (ipython notebook)10m
Запись файлов, изменение файлов (ipython notebook)10m
Конспект30m
Конспект10m
6 ejercicios de práctica
Работа с IPython Notebook10m
Знакомство с Python10m
Работа с файлами в Python10m
Синтаксис Python10m
Функции и экстремумы10m
Производная и её применения10m
Semana
2

Semana 2

8 horas para completar

Библиотеки Python и линейная алгебра

8 horas para completar
14 videos (Total 97 minutos), 8 lecturas, 10 cuestionarios
14 videos
Pandas. Индексация и селекция13m
Первое знакомство NumPy, SciPy и Matplotlib16m
Решение оптимизационных задач в SciPy4m
Знакомство с линейной алгеброй5m
Векторные пространства3m
Линейная независимость6m
Операции в векторных пространствах6m
Зачем нужны матрицы?5m
Матричные операции7m
Ранг и определитель5m
Системы линейных уравнений4m
Особые виды матриц4m
Собственные числа и векторы3m
8 lecturas
Pandas. DataFrame (ipython notebook)10m
Pandas. Индексация и селекция (ipython notebook)10m
Первое знакомство с Numpy, Scipy и Matplotlib (ipython notebook)10m
Оптимизация в Scipy (ipython notebook)10m
NumPy: векторы и операции над ними10m
Конспект30m
NumPy: матрицы и операции над ними10m
Конспект30m
9 ejercicios de práctica
Pandas10m
Numpy10m
Pandas, Numpy, Scipy, Matplotlib10m
Базовые понятия линейной алгебры10m
Линейная независимость и размерность10m
Векторные пространства и NumPy10m
Что можно делать с матрицами?10m
Разрешимость систем линейных уравнений и ранги10m
Матрицы и NumPy10m
Semana
3

Semana 3

6 horas para completar

Оптимизация и матричные разложения

6 horas para completar
12 videos (Total 47 minutos), 3 lecturas, 7 cuestionarios
12 videos
Применение градиента3m
Производная по направлению2m
Касательная плоскость и линейное приближение2m
Направление наискорейшего роста2m
Оптимизация негладких функций4m
Метод имитации отжига4m
Генетические алгоритмы и дифференциальная эволюция4m
Нелдер-Мид3m
Разложения матриц в произведение, сингулярное разложение3m
Приближение матрицей меньшего ранга5m
Связь сингулярного разложения и приближения матрицей меньшего ранга6m
3 lecturas
Конспект30m
Конспект30m
Конспект30m
6 ejercicios de práctica
Частные производные10m
Градиент и его применения10m
Повторение: гладкость и градиентный спуск10m
Методы оптимизации в негладких задачах10m
Повторение линейной алгебры10m
Матричные разложения10m
Semana
4

Semana 4

6 horas para completar

Случайность

6 horas para completar
11 videos (Total 59 minutos), 7 lecturas, 7 cuestionarios
11 videos
Свойства вероятности3m
Условная вероятность2m
Дискретные случайные величины4m
Непрерывные случайные величины7m
Оценка распределения по выборке6m
Важные характеристики распределений6m
Важные статистики5m
Центральная предельная теорема5m
Доверительные интервалы6m
Бонусное видео6m
7 lecturas
Работа со случайными величинами (ipython notebook)10m
Конспект30m
Оценка распределения по выборке (ipython notebook)10m
Конспект30m
Материалы к бонусному видео10m
Список литературы10m
Финальные титры10m
6 ejercicios de práctica
Вероятность10m
Случайные величины10m
Вероятность и случайные величины30m
Распределения, параметры и оценки10m
ЦПТ и доверительные интервалы10m
Статистики30m

Reseñas

Principales reseñas sobre МАТЕМАТИКА И PYTHON ДЛЯ 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.