Acerca de este Programa Especializado
Cursos 100 % en línea

Cursos 100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Cronograma flexible

Cronograma flexible

Establece y mantén fechas de entrega flexibles.
Nivel intermedio

Nivel intermedio

Horas para completar

Aprox. 8 meses para completar

Sugerido 7 horas/semana
Idiomas disponibles

Ruso (Russian)

Subtítulos: Ruso (Russian)...

Habilidades que obtendrás

StatisticsPython ProgrammingMachine LearningData Visualization (DataViz)
Cursos 100 % en línea

Cursos 100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Cronograma flexible

Cronograma flexible

Establece y mantén fechas de entrega flexibles.
Nivel intermedio

Nivel intermedio

Horas para completar

Aprox. 8 meses para completar

Sugerido 7 horas/semana
Idiomas disponibles

Ruso (Russian)

Subtítulos: Ruso (Russian)...

Cómo funciona Programa Especializado

Toma cursos

Un programa especializado de Coursera es un conjunto de cursos que te ayudan a dominar una aptitud. Para comenzar, inscríbete en el programa especializado directamente o échale un vistazo a sus cursos y elige uno con el que te gustaría comenzar. Al suscribirte a un curso que forme parte de un programa especializado, quedarás suscrito de manera automática al programa especializado completo. Puedes completar solo un curso: puedes pausar tu aprendizaje o cancelar tu suscripción en cualquier momento. Visita el panel principal del estudiante para realizar un seguimiento de tus inscripciones a cursos y tu progreso.

Proyecto práctico

Cada programa especializado incluye un proyecto práctico. Necesitarás completar correctamente el proyecto para completar el programa especializado y obtener tu certificado. Si el programa especializado incluye un curso separado para el proyecto práctico, necesitarás completar cada uno de los otros cursos antes de poder comenzarlo.

Obtén un certificado

Cuando completes todos los cursos y el proyecto práctico, obtendrás un Certificado que puedes compartir con posibles empleadores y tu red profesional.

how it works

Hay 6 cursos en este Programa Especializado

Curso1

Математика и Python для анализа данных

4.8
3,392 calificaciones
590 revisiones
Анализ данных и машинное обучение существенно опираются на результаты из математического анализа, линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей. Без фундаментальных знаний по этим наукам невозможно понимать, как устроены методы анализа данных. Задача этого курса — сформировать такой фундамент. Мы обойдёмся без сложных формул и доказательств и сделаем упор на интерпретации и понимании смысла математических понятий и объектов. Для успешного применения методов анализа данных нужно уметь программировать. Фактическим стандартом для этого в наши дни является язык Python. В данном курсе мы предлагаем познакомиться с его синтаксисом, а также научиться работать с его основными библиотеками, полезными для анализа данных, например, NumPy, SciPy, Matplotlib и Pandas....
Curso2

Обучение на размеченных данных

4.8
1,514 calificaciones
220 revisiones
Обучение на размеченных данных или обучение с учителем – это наиболее распространенный класс задач машинного обучения. К нему относятся те задачи, где нужно научиться предсказывать некоторую величину для любого объекта, имея конечное число примеров. Это может быть предсказание уровня пробок на участке дороги, определение возраста пользователя по его действиям в интернете, предсказание цены, по которой будет куплена подержанная машина. В этом курсе вы научитесь формулировать и, конечно, решать такие задачи. В центре нашего внимания будут успешно применяемые на практике алгоритмы классификации и регрессии: линейные модели, нейронные сети, решающие деревья и так далее. Особый акцент мы сделаем на такой мощной технике как построение композиций, которая позволяет существенно повысить качество отдельных алгоритмов и широко используется при решении прикладных задач. В частности, мы узнаем про случайные леса и про метод градиентного бустинга. Построение предсказывающих алгоритмов — это лишь часть работы при решении задачи анализа данных. Мы разберемся и с другими этапами: оценивание обобщающей способности алгоритмов, подбор параметров модели, выбор и подсчет метрик качества....
Curso3

Поиск структуры в данных

4.7
892 calificaciones
98 revisiones
В машинном обучении встречаются задачи, где нужно изучить структуру данных, найти в них скрытые взаимосвязи и закономерности. Например, нам может понадобиться описать каждого клиента банка с помощью меньшего количества переменных — для этого можно использовать методы понижения размерности, основанные на матричных разложениях. Такие методы пытаются сформировать новые признаки на основе старых, сохранив как можно больше информации в данных. Другим примером может служить задача тематического моделирования, в которой для набора текстов нужно построить модель, объясняющую процесс формирования этих текстов из небольшого количества тем. Такие задачи назвают обучением без учителя. В отличие от обучения с учителем, в них не предполагают восстановление зависимости между объектами и целевой переменной. Из этого курса вы узнаете об алгоритмах кластеризации данных, с помощью которых, например, можно искать группы схожих клиентов мобильного оператора. Вы научитесь строить матричные разложения и решать задачу тематического моделирования, понижать размерность данных, искать аномалии и визуализировать многомерные данные....
Curso4

Построение выводов по данным

4.7
595 calificaciones
82 revisiones
Влияет ли знание методов анализа данных на уровень заработной платы? Работает ли система оценки кредитоспособности клиентов банка? Действительно ли новый баннер лучше старого? Чтобы ответить на такие вопросы, нужно собрать данные. Данные почти всегда содержат шум, поэтому утверждения, которые можно сделать на их основе, верны не всегда, а только с определённой вероятностью. Строить наиболее корректные выводы и численно оценивать степень уверенности в них помогают методы статистики. Как можно оценивать неизвестные параметры системы по небольшому количеству наблюдений? Как измерить точность таких оценок? Какие данные нужны, чтобы ответить на ваш вопрос, и на какие вопросы можно ответить с помощью уже имеющихся данных? Вы узнаете все, что нужно для успешного превращения данных в выводы — организация экспериментов, A/B-тестирование, универсальные методы оценки параметров и проверки гипотез, корреляции и причинно-следственные связи....

Instructores

Avatar

Антон Слесарев

руководитель группы распознавания образов Яндекс
Avatar

Константин Воронцов

доктор физико-математических наук, профессор
Кафедра интеллектуальных систем

Socios del sector

Industry Partner Logo #0

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....

Preguntas Frecuentes

  • ¡Sí! Para empezar, haz clic en la tarjeta del curso que te interesa e inscríbete. Puedes inscribirte y completar el curso para obtener un certificado que puedes compartir o puedes acceder al curso como oyente para ver los materiales del curso de manera gratuita. Cuando cancelas la suscripción de un curso que forma parte de un programa especializado, se cancela automáticamente la suscripción de todo el programa especializado. Visita el panel del estudiante para realizar un seguimiento de tu progreso.

  • Este curso es completamente en línea, de modo que no necesitas ir a un aula en persona. Puedes acceder a tus lecciones, lecturas y tareas en cualquier momento y cualquier lugar a través de Internet o tu dispositivo móvil.

  • Este programa especializado no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del programa especializado para el crédito. Consulta con tu institución para obtener más información.

  • Время прохождения сильно зависит от темпа обучения. Большинство слушателей сможет пройти специализацию за 3-6 месяцев.

  • Базовые знания математики и основ программирования.

  • Да, если вы хотите получить максимальную пользу от обучения, все курсы стоит проходить по порядку.

  • Идеальная цель нашей специализации — сделать так, чтобы слушатели могли пройти собеседование на позицию дата сайентиста уровня, соответствующего их профессиональному опыту. Вы освоите науку о данных и научитесь решать с помощью ее методов аналитические задачи — от сбора данных до построения оптимальной модели и оценки ее качества.

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