Acerca de este Curso
4.8
3,316 calificaciones
580 revisiones
100 % en línea

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel principiante

Nivel principiante

Horas para completar

Aprox. 28 horas para completar

Sugerido: 8 hours/week...
Idiomas disponibles

Ruso (Russian)

Subtítulos: Ruso (Russian)...

Habilidades que obtendrás

ScipyStatisticsPython ProgrammingNumpy
100 % en línea

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel principiante

Nivel principiante

Horas para completar

Aprox. 28 horas para completar

Sugerido: 8 hours/week...
Idiomas disponibles

Ruso (Russian)

Subtítulos: Ruso (Russian)...

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
Horas para completar
8 horas para completar

Введение

Добро пожаловать! На этой неделе мы начнём осваивать язык Python — один из главных инструментов специалиста в науке о данных, и вспомним кое-что о производных, которые активно используются при настройке моделей машинного обучения....
Reading
19 videos (Total: 115 min), 12 readings, 7 quizzes
Video19 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
Reading12 lecturas
Формат специализации и получение сертификата2m
МФТИ10m
Немного о Yandex10m
Python FAQ10m
Forum&Chat10m
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
Quiz6 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
Horas para completar
8 horas para completar

Библиотеки Python и линейная алгебра

На этой неделе мы познакомимся с Python-библиотеками, содержащими большое количество полезных инструментов: от быстрых операций с многомерными массивами до визуализации и реализации различных математических методов. Кроме того, мы освоим линейную алгебру — основной математический аппарат для работы с данными: в большинстве задач данные можно представить в виде векторов или матриц....
Reading
14 videos (Total: 97 min), 8 readings, 10 quizzes
Video14 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
Reading8 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
Quiz9 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
Horas para completar
6 horas para completar

Оптимизация и матричные разложения

На этой неделе мы научимся с помощью методов оптимизации находить наилучшие значения параметров системы, чтобы минимизировать затраты или максимизировать точность предсказаний, а также познакомимся с матричными разложениями, которые используются при построении регрессионных моделей, для уменьшения размерности данных, в рекомендательных системах и в анализе текстов. ...
Reading
12 videos (Total: 47 min), 3 readings, 7 quizzes
Video12 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
Reading3 lecturas
Конспект30m
Конспект30m
Конспект30m
Quiz6 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
Horas para completar
6 horas para completar

Случайность

На этой неделе мы освоим базовые концепции теории вероятностей и статистики, которые необходимы для понимания механизма работы практически всех методов анализа данных. Мы разберёмся с самыми популярными распределениями, узнаем, какие явления ими описываются и какими статистиками оцениваются их параметры, а также научимся строить доверительные интервалы....
Reading
11 videos (Total: 59 min), 7 readings, 7 quizzes
Video11 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
Reading7 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
Quiz6 ejercicios de práctica
Вероятность10m
Случайные величины10m
Вероятность и случайные величины20m
Распределения, параметры и оценки10m
ЦПТ и доверительные интервалы10m
Статистики20m
4.8
Dirección de la carrera

38%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos
Beneficio de la carrera

83%

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

29%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso

Principales revisiones

por GIApr 1st 2017

Курс замечательный, прошел его еще в октябре 2016, отзыв пишу спустя почти полгода, лекции из курса до сих пор периодически читаю, дабы оставаться в форме. Материал изложен кратко, доступно и по делу.

por ATAug 23rd 2016

Хороший курс, вспомнил немного линала, python и numpy/scipy. Практические задания интересные и позволяют "набить руку", думаю, ценность курса в основном в упоре на практическое применение навыков.

Acerca de Moscow Institute of Physics and Technology

Московский физико-технический институт (неофициально известный как МФТИ или Физтех) является одним из самых престижных в мире учебных и научно-исследовательских институтов. Он готовит высококвалифицированных специалистов в области теоретической и прикладной физики, прикладной математики, информатики, биотехнологии и смежных дисциплин. Физтех был основан в 1951 году Нобелевской премии лауреатами Петром Капицей, Николаем Семеновым, Львом Ландау и Сергеем Христиановичем. Основой образования в МФТИ является уникальная «система Физтеха»: кропотливое воспитание и отбор самых талантливых абитуриентов, фундаментальное образование высшего класса и раннее вовлечение студентов в реальную научно-исследовательскую работу. Среди выпускников МФТИ есть Нобелевские лауреаты, основатели всемирно известных компаний, известные космонавты, изобретатели, инженеры....

Acerca de Yandex

Yandex is a technology company that builds intelligent products and services powered by machine learning. Our goal is to help consumers and businesses better navigate the online and offline world....

Acerca del 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.