课程信息

392,424 次近期查看

学生职业成果

40%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

44%

通过此课程获得实实在在的工作福利

26%

加薪或升职
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
第 1 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。
初级
完成时间大约为29 小时
俄语(Russian)
字幕:俄语(Russian)

您将获得的技能

ScipyStatisticsPython ProgrammingNumpy

学生职业成果

40%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

44%

通过此课程获得实实在在的工作福利

26%

加薪或升职
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
第 1 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。
初级
完成时间大约为29 小时
俄语(Russian)
字幕:俄语(Russian)

提供方

莫斯科物理科学与技术学院 徽标

莫斯科物理科学与技术学院

Yandex 徽标

Yandex

E-Learning Development Fund 徽标

E-Learning Development Fund

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

内容评分Thumbs Up90%(90,177 个评分)Info
1

1

完成时间为 8 小时

Введение

完成时间为 8 小时
19 个视频 (总计 115 分钟), 13 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
13 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
Инструкция: Как открыть ipython в актуальной версии Anaconda10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

2

完成时间为 8 小时

Библиотеки Python и линейная алгебра

完成时间为 8 小时
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

3

完成时间为 6 小时

Оптимизация и матричные разложения

完成时间为 6 小时
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

4

完成时间为 6 小时

Случайность

完成时间为 6 小时
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

审阅

来自МАТЕМАТИКА И PYTHON ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ的热门评论

查看所有评论

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

  • 讲座和作业的访问权限取决于您的注册类型。如果您以旁听模式参加课程,则可以免费查看大多数课程资料。要访问评分作业并获得证书,您需要在旁听期间或之后购买证书体验。如果看不到旁听选项:

    • 课程可能不提供旁听选项。您可以尝试免费试用,也可以申请助学金。
    • 课程可能会改为提供'完整课程,没有证书'。通过此选项,您可以查看所有课程材料、提交所要求的作业,以及获得最终成绩。这也意味着您将无法购买证书体验。
  • 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。

  • 如果订阅,您可以获得 7 天免费试听,在此期间,您可以取消课程,无需支付任何罚金。在此之后,我们不会退款,但您可以随时取消订阅。请阅读我们完整的退款政策

  • 是的,Coursera 可以为无法承担费用的学生提供助学金。通过点击左侧“注册”按钮下的“助学金”链接可以申请助学金。您可以根据屏幕提示完成申请,申请获批后会收到通知。您需要针对专项课程中的每一门课程完成上述步骤,包括毕业项目。了解更多

还有其他问题吗?请访问 学生帮助中心