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完成后获得证书
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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。
高级
完成时间大约为30 小时
英语(English)
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完成时间为 7 分钟

Welcome

完成时间为 7 分钟
5 个视频 (总计 7 分钟)
5 个视频
Course Structure1分钟
Meet Alexey2分钟
Meet Pavel37
Meet Ilya1分钟
完成时间为 1 小时

(Optional) Machine Learning: Introduction

完成时间为 1 小时
6 个视频 (总计 43 分钟), 1 个阅读材料
6 个视频
(Optional) Basic concepts11分钟
(Optional) Types of problems and tasks5分钟
(Optional) Supervised learning7分钟
(Optional) Unsupervised learning6分钟
(Optional) Business applications of the machine learning4分钟
1 个阅读材料
Slack Channel is the quickest way to get answer to your question10分钟
完成时间为 7 小时

Spark MLLib and Linear Models

完成时间为 7 小时
11 个视频 (总计 94 分钟), 3 个阅读材料, 5 个测验
11 个视频
First example. Linear regression10分钟
How MLlib library is arranged10分钟
How to train algorithms. Gradient descent method9分钟
How to train algorithms. Second order methods8分钟
Large scale classification. Logistic regression12分钟
Regularization8分钟
PCA decomposition9分钟
K-means clustering7分钟
How to submit your first assignment3分钟
How to Install Docker on Windows 7, 8, 104分钟
3 个阅读材料
Grading System: Instructions and Common Problems10分钟
Docker Installation Guide10分钟
Assignments. General requirements10分钟
4 个练习
Large scale machine learning. The beginning30分钟
Large scale regression and classification. Detailed analysis30分钟
Regularization and Unsupervised Techniques30分钟
Spark MLLib and Linear Models30分钟
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完成时间为 4 小时

Machine Learning with Texts & Feature Engineering

完成时间为 4 小时
12 个视频 (总计 70 分钟)
12 个视频
Welcome1分钟
Feature Engineering for Texts, part 17分钟
Feature Engineering for Texts, part 25分钟
N-grams4分钟
Hashing trick6分钟
Categorical Features6分钟
Feature Interactions2分钟
Spark ML. Feature Engineering for Texts, part 17分钟
Spark ML. Feature Engineering for Texts, part 25分钟
Spark ML. Categorical Features3分钟
Topic Modeling. LDA.7分钟
Word2Vec11分钟
5 个练习
Feature Enginering for Texts30分钟
Categorical Features & Feature Interactions30分钟
Spark ML Tutorial: Text Processing30分钟
Advanced Machine Learning with Texts30分钟
Machine Learning with Texts & Feature Engineering30分钟
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完成时间为 9 小时

Decision Trees & Ensemble Learning

完成时间为 9 小时
13 个视频 (总计 64 分钟)
13 个视频
Welcome1分钟
Decision Trees Basics4分钟
Decision Trees for Regression6分钟
Decision Trees for Classification3分钟
Decision Trees: Summary1分钟
Bootstrap & Bagging8分钟
Random Forest6分钟
Gradient Boosted Decision Trees: Intro & Regression7分钟
Gradient Boosted Decision Trees: Classification6分钟
Stochastic Boosting1分钟
Gradient Boosted Decision Trees: Usage Tips & Summary3分钟
Spark ML. Decision Trees & Ensembles6分钟
Spark ML. Cross-validation3分钟
5 个练习
Decision Trees30分钟
Bootstrap, Bagging and Random Forest30分钟
Gradient Boosted Decision Trees30分钟
Spark ML Programming Tutorial: Decision Trees & CV30分钟
Decision Trees & Ensemble Learning30分钟
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完成时间为 4 小时

Recommender Systems

完成时间为 4 小时
15 个视频 (总计 118 分钟), 1 个阅读材料, 4 个测验
15 个视频
Recommender Systems, Introduction. Part II4分钟
Non-Personalized Recommender Systems9分钟
Content-Based Recommender Systems8分钟
Recommender System Evaluation10分钟
Collaborative Filtering RecSys: User-User and Item-Item10分钟
RecSys: SVD I7分钟
RecSys: SVD II8分钟
RecSys: SVD III5分钟
RecSys: MF I7分钟
RecSys: MF II6分钟
RecSys: iALS I6分钟
RecSys: iALS II11分钟
RecSys: Hybrid I7分钟
RecSys: Hybrid II7分钟
1 个阅读材料
Recommender Systems. Spark Assignment10分钟
4 个练习
Basic RecSys for Data Engineers30分钟
Moderate RecSys for Data Engineers30分钟
Advanced RecSys for Data Engineers30分钟
Recommender Systems30分钟

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