课程信息
36,451 次近期查看

Learner Career Outcomes

73%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

79%

通过此课程获得实实在在的工作福利

40%

加薪或升职

100% 在线

立即开始,按照自己的计划学习。

第 5 门课程(共 6 门)

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。

中级

完成时间大约为26 小时

建议:10 hours/week...

俄语(Russian)

字幕:俄语(Russian)

您将获得的技能

Data ScienceTime SeriesSentiment AnalysisRecommender Systems

Learner Career Outcomes

73%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

79%

通过此课程获得实实在在的工作福利

40%

加薪或升职

100% 在线

立即开始,按照自己的计划学习。

第 5 门课程(共 6 门)

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。

中级

完成时间大约为26 小时

建议:10 hours/week...

俄语(Russian)

字幕:俄语(Russian)

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1
完成时间为 5 小时

Бизнес-задачи

19 个视频 (总计 152 分钟), 6 个阅读材料, 7 个测验
19 个视频
Как устроена специализация, и зачем ее проходить3分钟
МФТИ1分钟
Временные ряды9分钟
Автокорреляция6分钟
Стационарность6分钟
ARMA5分钟
ARIMA5分钟
Выбор ARIMA и прогнозирование10分钟
Анализ остатков8分钟
Пример построения прогноза11分钟
Регрессионный подход к прогнозированию8分钟
Анализ поведения пользователей8分钟
Аудиторные метрики: привлечение7分钟
Аудиторные метрики: активность9分钟
Аудиторные метрики: монетизация6分钟
Аудиторные метрики: удержание3分钟
Прогнозирование оттока пользователей: Постановка задачи18分钟
Прогнозирование оттока пользователей: Построение и оценка модели16分钟
6 个阅读材料
МФТИ10分钟
Forum&Chat10分钟
Пример построения прогноза [ipython notebook]10分钟
Слайды к лекциям10分钟
Конспект10分钟
Слайды к лекциям10分钟
6 个练习
Автокорреляция и стационарность10分钟
p, q, P, Q18分钟
Прогнозирование временных рядов18分钟
Аудиторные показатели: привлечение и активность8分钟
Аудиторные показатели: монетизация и удержание6分钟
Анализ поведения пользователей10分钟
2
完成时间为 6 小时

Анализ медиа

11 个视频 (总计 106 分钟), 7 个阅读材料, 3 个测验
11 个视频
Задачи компьютерного зрения5分钟
"Низкоуровневое" зрение14分钟
Линейная фильтрация изображений4分钟
Классификация изображений9分钟
Задача классификации изображений на практике14分钟
Распознавание лиц17分钟
Детекция объектов13分钟
Стилизация изображений3分钟
Распознавание китов5分钟
Сбор больших коллекций изображений10分钟
7 个阅读材料
Дополнительные материалы10分钟
Слайды к лекциям10分钟
Конспект10分钟
Слайды к лекциям10分钟
Конспект10分钟
Слайды к лекциям10分钟
Конспект10分钟
2 个练习
Компьютерное зрение16分钟
Практические задачи компьютерного зрения14分钟
3
完成时间为 6 小时

Анализ текстов

13 个视频 (总计 80 分钟), 6 个阅读材料, 5 个测验
13 个视频
Предобработка текста6分钟
Извлечение признаков из текста5分钟
Извлечение признаков из текста - 25分钟
Обучение моделей на текстах3分钟
word2vec5分钟
Рекуррентные сети7分钟
Выделение коллокаций5分钟
Языковые модели4分钟
Анализ тональности текста13分钟
Анализ тональности отзывов4分钟
Анализ тональности отзывов: продолжение5分钟
Аннотирование7分钟
6 个阅读材料
Слайды к лекциям10分钟
Конспекты к лекциям10分钟
Слайды к лекциям10分钟
Конспекты к лекциям10分钟
Анализ тональности отзывов [ipython notebook]10分钟
Слайды к лекциям10分钟
4 个练习
Первичная обработка текстов6分钟
Текстовые данные и работа с ними6分钟
word2vec и рекуррентные сети6分钟
Примеры задач анализа текстов6分钟
4
完成时间为 5 小时

Рекомендации и ранжирование

10 个视频 (总计 57 分钟), 5 个阅读材料, 4 个测验
10 个视频
Метрики качества ранжирования6分钟
Методы ранжирования4分钟
Рекомендательные системы4分钟
kNN и матричные разложения2分钟
Подходы к построению рекомендательных систем11分钟
Гибридные рекомендательные системы6分钟
Оффлайн оценка качества3分钟
Онлайновая оценка качества5分钟
Максимизация прибыли магазина7分钟
5 个阅读材料
Слайды к лекциям10分钟
Конспекты к лекциям10分钟
Слайды к лекциям10分钟
Финальные титры10分钟
Стань ментором специализации10分钟
3 个练习
Ранжирование6分钟
Рекомендательные системы-16分钟
Рекомендательные системы-210分钟
4.4
95 条评论

来自Прикладные задачи анализа данных的热门评论

创建者 KVJul 9th 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 :)

创建者 PKMay 24th 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.

讲师

授课教师 Антон Слесарев  的图片

Антон Слесарев

руководитель группы распознавания образов Яндекс

关于 莫斯科物理科学与技术学院

Московский физико-технический институт (Физтех) является одним из ведущих вузов страны и входит в основные рейтинги лучших университетов мира. Институт обладает не только богатой историей – основателями и профессорами института были Нобелевские лауреаты Пётр Капица, Лев Ландау и Николай Семенов – но и большой научно-исследовательской базой. Основой образования в МФТИ является уникальная «система Физтеха», сформулированная Петром Капицей: кропотливый отбор одаренных и склонных к творческой работе абитуриентов; участие в обучении ведущих научных работников; индивидуальный подход к отдельным студентам с целью развития их творческих задатков; воспитание с первых шагов в атмосфере технических исследований и конструктивного творчества с использованием потенциала лучших лабораторий страны. Среди выпускников МФТИ — нобелевские лауреаты Андрей Гейм и Константин Новоселов, основатель компании ABBYY Давид Ян, один из авторов архитектурных принципов построения вычислительных комплексов Борис Бабаян и др....

关于 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....

关于 E-Learning Development Fund

Фонд развития онлайн-образования (ФРОО) объединяет образовательные стартапы, проекты в области EdTech и запускает собственные онлайн-программы в области машинного обучения, программирования, мобильной разработки, VR, дизайна и IT. Мы выстраиваем экосистему для обучения на всех стадиях жизненного цикла: от идеи и поиска средств на производство образовательной программы до поддержки, продаж и маркетинга. А сотрудничество с крупнейшими образовательными платформами позволяет запускать онлайн-курсы с максимальным эффектом и пользой для всех заинтересованных сторон....

关于 机器学习和数据分析 专项课程

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....
机器学习和数据分析

常见问题

  • 注册以便获得证书后,您将有权访问所有视频、测验和编程作业(如果适用)。只有在您的班次开课之后,才可以提交和审阅同学互评作业。如果您选择在不购买的情况下浏览课程,可能无法访问某些作业。

  • 您注册课程后,将有权访问专项课程中的所有课程,并且会在完成课程后获得证书。您的电子课程证书将添加到您的成就页中,您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容,可以免费旁听课程。

还有其他问题吗?请访问 学生帮助中心