课程信息
25,797 次近期查看

第 5 门课程(共 6 门)

100% 在线

立即开始,按照自己的计划学习。

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

第 5 门课程(共 6 门)

100% 在线

立即开始,按照自己的计划学习。

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

На этой неделе мы разберём две крупные задачи, часто возникающие в бизнес-аналитике. Первая связана с прогнозированием временных рядов; задачи такого типа часто возникают, когда необходимо оценить значение показателя в будущем, основываясь на истории его изменения в прошлом. Такими показателями могут быть спрос на товар, аудитория рекламного баннера, цена акций и т.д. Вторя задача — это анализ поведения пользователей. Класс задач, связанных с анализом пользовательских данных, неизбежно появляется практически в любой сфере бизнеса, подразумевающей работу с клиентами. Как правило, это такие задачи, как привлечение пользователей, работа с аудиторией, прогнозирование оттока и удержание клиентов.

...
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

Вторая неделя посвящена вопросам компьютерного зрения. Мы обсудим базовые методы обработки изображений и поговорим про такие задачи, как классификация изображений, распознавание лиц, детекция объектов и семантическая сегментация. Благодаря развитию глубоких нейронных сетей, за последние несколько лет во всех этих задачах достигнут огромный прогресс. Вы узнаете, как на практике пользоваться нейросетевыми библиотеками, и научитесь быстро собирать и размечать большие коллекции изображений.

...
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

Данная неделя посвящена работе с особым видом данных — текстами. Тексты встречаются во многих задачах, и при этом свести их к стандартной матрице с объектами и признаками не так просто. В этом модуле мы изучим основы работы с текстовыми данными, способы генерации признаков на их основе, поговорим о нейросетевых подходах (в частности, word2vec и рекуррентные сети). Также мы обсудим несколько конкретных прикладных задач анализа текстов, среди которых будут анализ тональности и аннотирование.

...
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

На этой неделе вы познакомитесь с задачами, в которых нужно оценивать "интересность" различных объектов для пользователя - задачей ранжирования, актуальной при построении поиска, и задачей построения рекомендательных систем, возникающей при необходимости посоветовать пользователю некоторый контент (фильмы, музыку, статьи) или товары в интернет-магазине.

...
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
85 个审阅Chevron Right

78%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

83%

通过此课程获得实实在在的工作福利

40%

加薪或升职

来自Прикладные задачи анализа данных的热门评论

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.

创建者 ISJan 21st 2019

Замечательный курс, полный примеров из реальной жизни для получения опыта. Очень полезные и понятные лекции, конспекты. Очень рад, что смог пройти этот курс.

讲师

Avatar

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 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