课程信息
4.7
599 个评分
83 个审阅
100% 在线

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

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。
高级

高级

完成时间(小时)

完成时间大约为39 小时

建议:4 недели обучения, через 2-4 часа / неделю...
可选语言

俄语(Russian)

字幕:俄语(Russian)

您将获得的技能

A/B TestingData AnalysisCorrelation And DependenceStatistical Hypothesis TestingStatistics
100% 在线

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

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。
高级

高级

完成时间(小时)

完成时间大约为39 小时

建议:4 недели обучения, через 2-4 часа / неделю...
可选语言

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(小时)
完成时间为 6 小时

Интервалы и гипотезы

Добро пожаловать на курс "Построение выводов по данным"! В этом модуле вы узнаете, как работают базовые статистические техники — интервальное оценивание и проверка гипотез. В тестах вас ждёт большое количество задач с реальными данными на применение этих техник....
Reading
21 个视频 (总计 106 分钟), 14 个阅读材料, 5 个测验
Video21 个视频
Как устроена специализация, и зачем ее проходить3分钟
Выводы и рациональность2分钟
Проблемы построения выводов1分钟
Примеры прикладных задач1分钟
Как устроен этот курс1分钟
МФТИ1分钟
Интервальные оценки с помощью квантилей4分钟
Доверительные интервалы с помощью квантилей6分钟
Распределения, производные от нормального5分钟
Доверительные интервалы для среднего8分钟
Доверительные интервалы для доли8分钟
Доверительные интервалы для двух долей5分钟
Доверительные интервалы на основе бутстрепа8分钟
Проверка гипотез: начало5分钟
Ошибки I и II рода3分钟
Достигаемый уровень значимости2分钟
Статистическая и практическая значимость6分钟
Биномиальный критерий для доли7分钟
Критерии согласия Пирсона (хи-квадрат)5分钟
Связь между проверкой гипотез и доверительными интервалами8分钟
Reading14 个阅读材料
Формат специализации и получение сертификата10分钟
МФТИ10分钟
Немного о Yandex10分钟
Forum&Chat10分钟
Доверительные интервалы для среднего [ipython notebook]10分钟
Доверительные интервалы для доли [ipython notebook]10分钟
Доверительные интервалы для двух долей [ipython notebook]10分钟
Доверительные интервалы на основе бутстрепа [ipython notebook]10分钟
Слайды к лекциям10分钟
Конспект10分钟
Биномиальный критерий для доли [ipython notebook]10分钟
Критерии согласия Пирсона (хи-квадрат) [ipython notebook]10分钟
Слайды к лекциям10分钟
Конспект10分钟
Quiz5 个练习
Доверительные интервалы для среднего14分钟
Доверительные интервалы для долей12分钟
Доверительные интервалы16分钟
Теория проверки гипотез14分钟
Практика проверки гипотез10分钟
2
完成时间(小时)
完成时间为 5 小时

АБ-тестирование

Вторая неделя посвящена задачам АБ-тестирования — статистической технике, позволяющей оценить действие изменений в вашем продукте на конечного пользователя. Вы узнаете, как правильно такой эксперимент строить и какими методами анализировать. ...
Reading
21 个视频 (总计 137 分钟), 10 个阅读材料, 4 个测验
Video21 个视频
Где используется АБ-тестирование3分钟
Метрики4分钟
Дизайн эксперимента4分钟
Устойчивость6分钟
Размер выборки3分钟
Одновыборочные критерии Стьюдента10分钟
Двухвыборочные критерии Стьюдента, независимые выборки7分钟
Двухвыборочные критерии Стьюдента, связанные выборки4分钟
Нормальность выборок8分钟
Пример: применение критериев Стьюдента9分钟
Гипотезы о долях8分钟
Пример: проверка гипотез о долях8分钟
Как работают непараметрические критерии?2分钟
Критерии знаков6分钟
Ранговые критерии9分钟
Перестановочные критерии8分钟
Перестановки и бутстреп7分钟
Пример: одновыборочные непараметрические критерии7分钟
Пример: двухвыборочные непараметрические критерии (связанные выборки)6分钟
Пример: двухвыборочные непараметрические критерии (независимые выборки)6分钟
Reading10 个阅读材料
Конспект10分钟
Применение критериев Стьюдента [ipython notebook]10分钟
Проверка гипотез о долях [ipython notebook]10分钟
Слайды к лекциям10分钟
Конспект10分钟
Одновыборочные непараметрические критерии [ipython notebook]10分钟
Двухвыборочные непараметрические критерии (связанные выборки) [ipython notebook]10分钟
Двухвыборочные непараметрические критерии (независимые выборки) [ipython notebook]10分钟
Слайды к лекциям10分钟
Конспект10分钟
Quiz4 个练习
Планирование эксперимента8分钟
Критерии Стьюдента14分钟
Параметрические критерии14分钟
Непараметрические критерии14分钟
3
完成时间(小时)
完成时间为 6 小时

Закономерности и зависимости

На этой неделе мы будем искать закономерности и выявлять зависимости. Для этого можно использовать разные методы; мы поговорим о корреляционных и регрессионных. Поскольку в основе этих методов лежит проверка большого количества гипотез, необходимо делать поправку на множественность — почему и как, вы тоже узнаете....
Reading
22 个视频 (总计 144 分钟), 11 个阅读材料, 6 个测验
Video22 个视频
Внешние факторы, влияющие на продажи4分钟
Корреляция Пирсона3分钟
Корреляция Спирмена3分钟
Корреляция Мэтьюса и коэффициент Крамера4分钟
Пример: поиск взаимосвязей с помощью корреляции7分钟
Значимость корреляции8分钟
Булщит и консервативность8分钟
Корреляция и причинно-следственная связь3分钟
В чем проблема?5分钟
Постановка4分钟
FWER. Поправка Бонферрони5分钟
FWER. Метод Холма4分钟
FDR. Метод Бенджамини-Хохберга5分钟
Пример: поправки на множественную проверку при корреляционном анализе7分钟
Анализ подгрупп6分钟
Взаимосвязь нескольких признаков4分钟
Свойства решения задачи8分钟
Интервалы и гипотезы9分钟
Проверка предположений7分钟
Регрессия и причинно-следственные связи9分钟
Пример: оценка зависимости с помощью регрессии19分钟
Reading11 个阅读材料
Конспект10分钟
Поиск взаимосвязей с помощью корреляции [ipython notebook]10分钟
Слайды к лекциям10分钟
Конспект10分钟
Поправки на множественную проверку при корреляционном анализе [ipython notebook]10分钟
Слайды к лекциям10分钟
Конспект10分钟
Оценка зависимости с помощью регрессии [ipython notebook]10分钟
Слайды к лекциям10分钟
Конспект10分钟
Q&A10分钟
Quiz6 个练习
Коэффициенты корреляции10分钟
Корреляционный анализ20分钟
Поправки на множественную проверку12分钟
Множественная проверка гипотез16分钟
Теория построения регрессии10分钟
Практика построения регрессии20分钟
4
完成时间(小时)
完成时间为 6 小时

Неделя задач

На этой неделе мы поговорим с экспертами в прикладных областях анализа данных и узнаем, чем особенны их задачи, какие методы построения выводов они используют, и на что они советуют обращать внимание. Для прохождения курса вам нужно решить как минимум два задания, но, если вам интересно, вы можете сделать все....
Reading
4 个视频 (总计 57 分钟), 3 个阅读材料, 1 个测验
Video4 个视频
Интервью с Алексеем Шатерниковым про скоринг15分钟
Интервью с Еленой Кунаковой18分钟
Интервью с Алексеем Шатерниковым про отток12分钟
Reading3 个阅读材料
Список литературы10分钟
Финальные титры10分钟
Стань ментором специализации10分钟
Quiz2 个练习
Анализ результатов АБ-теста14分钟
Анализ эффективности удержания18分钟
4.7
83 个审阅Chevron Right
职业方向

67%

完成这些课程后已开始新的职业生涯
工作福利

67%

通过此课程获得实实在在的工作福利

热门审阅

创建者 RRJul 5th 2017

Сложные задания - в отличие от предыдущих курсов нахрапом не сдать, нужно разбираться в материале, дополнительно изучать что-то.\n\nэто прекрасно!

创建者 AAJan 6th 2017

Самый сложный и содержательный курс специализации, особенно последняя неделя - огонь! такие качественные кейчы от спецов. Респект ребята!

关于 Moscow Institute of Physics and Technology

Московский физико-технический институт (неофициально известный как МФТИ или Физтех) является одним из самых престижных в мире учебных и научно-исследовательских институтов. Он готовит высококвалифицированных специалистов в области теоретической и прикладной физики, прикладной математики, информатики, биотехнологии и смежных дисциплин. Физтех был основан в 1951 году Нобелевской премии лауреатами Петром Капицей, Николаем Семеновым, Львом Ландау и Сергеем Христиановичем. Основой образования в МФТИ является уникальная «система Физтеха»: кропотливое воспитание и отбор самых талантливых абитуриентов, фундаментальное образование высшего класса и раннее вовлечение студентов в реальную научно-исследовательскую работу. Среди выпускников МФТИ есть Нобелевские лауреаты, основатели всемирно известных компаний, известные космонавты, изобретатели, инженеры....

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 Машинное обучение и анализ данных 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....
Машинное обучение и анализ данных

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