课程信息
206,059 次近期查看

第 1 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。

初级

完成时间大约为28 小时

建议:8 hours/week...

俄语(Russian)

字幕:俄语(Russian)

您将获得的技能

ScipyStatisticsPython ProgrammingNumpy

第 1 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。

初级

完成时间大约为28 小时

建议:8 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 8 小时

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.

...
19 个视频 (总计 115 分钟), 12 个阅读材料, 7 个测验
19 个视频
Как устроена специализация и зачем ее проходить3分钟
Как устроен этот курс и в чем его главная особенность1分钟
МФТИ1分钟
Что такое Python и почему мы выбрали именно его6分钟
Как установить Анаконду. Windows3分钟
Как установить Анаконду. Linux4分钟
Как установить Анаконду. Mac3分钟
Что такое ноутбуки и как ими пользоваться10分钟
Типы данных16分钟
Циклы, функции, генераторы, list comprehension13分钟
Чтение данных из файлов11分钟
Запись файлов, изменение файлов8分钟
Функции и их свойства6分钟
Предел и производная4分钟
Геометрический смысл производной2分钟
Производная сложной функции2分钟
Задача нахождения экстремума3分钟
Вторая производная и выпуклость5分钟
12 个阅读材料
Формат специализации и получение сертификата2分钟
МФТИ10分钟
Немного о Yandex10分钟
Python FAQ10分钟
Forum&Chat10分钟
Знакомство с IPython Notebook10分钟
Конспект30分钟
Типы данных (ipython notebook)10分钟
Чтение данных из файлов (ipython notebook)10分钟
Запись файлов, изменение файлов (ipython notebook)10分钟
Конспект30分钟
Конспект10分钟
6 个练习
Работа с IPython Notebook10分钟
Знакомство с Python10分钟
Работа с файлами в Python10分钟
Синтаксис Python10分钟
Функции и экстремумы10分钟
Производная и её применения10分钟
2
完成时间为 8 小时

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.

...
14 个视频 (总计 97 分钟), 8 个阅读材料, 10 个测验
14 个视频
Pandas. Индексация и селекция13分钟
Первое знакомство NumPy, SciPy и Matplotlib16分钟
Решение оптимизационных задач в SciPy4分钟
Знакомство с линейной алгеброй5分钟
Векторные пространства3分钟
Линейная независимость6分钟
Операции в векторных пространствах6分钟
Зачем нужны матрицы?5分钟
Матричные операции7分钟
Ранг и определитель5分钟
Системы линейных уравнений4分钟
Особые виды матриц4分钟
Собственные числа и векторы3分钟
8 个阅读材料
Pandas. DataFrame (ipython notebook)10分钟
Pandas. Индексация и селекция (ipython notebook)10分钟
Первое знакомство с Numpy, Scipy и Matplotlib (ipython notebook)10分钟
Оптимизация в Scipy (ipython notebook)10分钟
NumPy: векторы и операции над ними10分钟
Конспект30分钟
NumPy: матрицы и операции над ними10分钟
Конспект30分钟
9 个练习
Pandas10分钟
Numpy10分钟
Pandas, Numpy, Scipy, Matplotlib10分钟
Базовые понятия линейной алгебры10分钟
Линейная независимость и размерность10分钟
Векторные пространства и NumPy10分钟
Что можно делать с матрицами?10分钟
Разрешимость систем линейных уравнений и ранги10分钟
Матрицы и NumPy10分钟
3
完成时间为 6 小时

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.

...
12 个视频 (总计 47 分钟), 3 个阅读材料, 7 个测验
12 个视频
Применение градиента3分钟
Производная по направлению2分钟
Касательная плоскость и линейное приближение2分钟
Направление наискорейшего роста2分钟
Оптимизация негладких функций4分钟
Метод имитации отжига4分钟
Генетические алгоритмы и дифференциальная эволюция4分钟
Нелдер-Мид3分钟
Разложения матриц в произведение, сингулярное разложение3分钟
Приближение матрицей меньшего ранга5分钟
Связь сингулярного разложения и приближения матрицей меньшего ранга6分钟
3 个阅读材料
Конспект30分钟
Конспект30分钟
Конспект30分钟
6 个练习
Частные производные10分钟
Градиент и его применения10分钟
Повторение: гладкость и градиентный спуск10分钟
Методы оптимизации в негладких задачах10分钟
Повторение линейной алгебры10分钟
Матричные разложения10分钟
4
完成时间为 6 小时

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.

...
11 个视频 (总计 59 分钟), 7 个阅读材料, 7 个测验
11 个视频
Свойства вероятности3分钟
Условная вероятность2分钟
Дискретные случайные величины4分钟
Непрерывные случайные величины7分钟
Оценка распределения по выборке6分钟
Важные характеристики распределений6分钟
Важные статистики5分钟
Центральная предельная теорема5分钟
Доверительные интервалы6分钟
Бонусное видео6分钟
7 个阅读材料
Работа со случайными величинами (ipython notebook)10分钟
Конспект30分钟
Оценка распределения по выборке (ipython notebook)10分钟
Конспект30分钟
Материалы к бонусному видео10分钟
Список литературы10分钟
Финальные титры10分钟
6 个练习
Вероятность10分钟
Случайные величины10分钟
Вероятность и случайные величины20分钟
Распределения, параметры и оценки10分钟
ЦПТ и доверительные интервалы10分钟
Статистики20分钟
4.8
670 个审阅Chevron Right

41%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

43%

通过此课程获得实实在在的工作福利

24%

加薪或升职

来自Математика и Python для анализа данных的热门评论

创建者 GDAug 9th 2018

Лучший вводный курс, который я видел. Есть мелкие огрехи в изложении математической части, но это ерунда по сравнению с четкостью и полнотой изложения программистской части и обилием примеров. Спасибо

创建者 KAFeb 16th 2016

Прошел много курсов по Data Science, этот курс не разочаровал. Подается в лучших западных традициях. Неформально объясняется материал, много примеров. Надеюсь, и дальше специализация не подкачает.

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