Chevron Left
返回到 Поиск структуры в данных

学生对 莫斯科物理科学与技术学院 提供的 Поиск структуры в данных 的评价和反馈

4.7
1,410 个评分
159 条评论

课程概述

В машинном обучении встречаются задачи, где нужно изучить структуру данных, найти в них скрытые взаимосвязи и закономерности. Например, нам может понадобиться описать каждого клиента банка с помощью меньшего количества переменных — для этого можно использовать методы понижения размерности, основанные на матричных разложениях. Такие методы пытаются сформировать новые признаки на основе старых, сохранив как можно больше информации в данных. Другим примером может служить задача тематического моделирования, в которой для набора текстов нужно построить модель, объясняющую процесс формирования этих текстов из небольшого количества тем. Такие задачи назвают обучением без учителя. В отличие от обучения с учителем, в них не предполагают восстановление зависимости между объектами и целевой переменной. Из этого курса вы узнаете об алгоритмах кластеризации данных, с помощью которых, например, можно искать группы схожих клиентов мобильного оператора. Вы научитесь строить матричные разложения и решать задачу тематического моделирования, понижать размерность данных, искать аномалии и визуализировать многомерные данные. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3....

热门审阅

PK
May 3, 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.

AA
Jan 8, 2017

Интересный курс, замечательные преподаватели. Есть моменты когда лекция довольно сложная, а тест простой, это оставляет тревожное ощущение недоученности :)

筛选依据:

126 - Поиск структуры в данных 的 150 个评论(共 153 个)

创建者 Лазарев А В

Apr 27, 2018

Задачи в Тематическом моделировании нуждаются в более глубоких пояснениях.

В целом курс понравился.

创建者 Чернышев А О

Nov 13, 2017

Про тематические модели Константин Воронцов очень бегло рассказывает и непонятно, к сожалению.

创建者 Елизаров И А

Jul 14, 2020

Некоторые задания безнадежно устарели, т.к. создатели забили на этот курс. Но в целом хорошо

创建者 Polovinkin A

Oct 9, 2017

не очень приятно подбирать версии gensim и numpy, чтобы выполнить задание

创建者 Mike K

Dec 13, 2019

Курс неплохой, но желательно адаптировать его к 3 версии Питона

创建者 Исаев Д В

Mar 11, 2019

Не понравилась неделя тематического моделирования.

创建者 Иван Ч

Sep 27, 2016

Неделя с тематическим моделированием не зашла.

创建者 Rustem Y

Dec 1, 2018

Классный курс, но есть проблемы с домашками

创建者 Курочка А Ю

Oct 29, 2018

Не удается установить Bigartm

创建者 Филипп У

Aug 9, 2017

что за трэш с грэйдером? :(

创建者 Бурдзиев А К

Nov 7, 2020

Все хорошо :)

创建者 Георгий Б

Jan 7, 2020

-

创建者 Антон М

Oct 29, 2019

В целом очень хорошо описана теория и понятные видео уроки, но большой минус заключается в очень низкой поддержке курса, переработке материалов и исправлении ошибок. Одни и те же ошибки которые создатели допустили в составлении заданий остаются неисправленными на протяжении долгого времени и нет никаких гарантий что кто-то возьмется их исправлять. Часто задания формулируются весьма нечетко и начинающим понять очень сложно что именно требуется, это касается всех курсов данной специализации, в свое время я поэтому и забросил данную специализацию спустясь 2 года решил вернуться и стало гораздо более понятно.

创建者 Нурдинов Д А

Jan 26, 2020

Слишком много сухой академической информации, просто смотреть на формулы не интересно, так же не радует то, что в данном курсе все заточено под недавно почивший python 2, приходится костылями устанавливать библиотеки на python 3. При этом заданий, где нужно что-то делать руками крайне мало, 1-2 на неделю в лучшем случае, при этом в большинстве случаев все написано за тебя, нужно только слегка доделать, что практически никак не дает ощутить теорию полученную в видео на практике

创建者 Илья П

Apr 23, 2018

Большая часть курса посвящена тематическому моделированию. Плохо рассмотрены проблемы кластеризации и поиска аномалий. Качество заданий по программированию, особенно в том же тематическом моделировании невысокие. Слишком много математимитики в видео, при этом крайне скудные лекции

创建者 Гетьман Г А

Jun 8, 2020

последняя неделя подкосила, очень трудный материал, который излагается в труднодоступной форме. В остальном все прекрасно)

创建者 Yuri M

Dec 15, 2019

lack of support during completion of tasks. grader says "check random seed" which is not enough to address complex topics

创建者 Провилков И С

Sep 10, 2017

Плохая документация по установки BigARTM и неоднозначности постановки задач в некоторых номерах.

创建者 Лепин В В

Nov 14, 2020

Курс неплохой, но заброшен. Используются старые версии библиотек, это очень неудобно.

创建者 Ivan M

Nov 30, 2017

Четвёртая неделя — это фиаско. Танцы с бубном и подбором версий пакетов.

创建者 Fatvvs F

Dec 8, 2018

Задания слишком простые

创建者 Ilya P

Aug 22, 2017

Устал

创建者 Александр В Е

Nov 10, 2019

Инструкции к последнему заданию 4й недели устарели. Инструментарий не устанавливается в соответствие с инструкциями. Курс оплачен, время истекает на днях, планировал закончить, но увы. Тратить время на сборку другой версии, а потом бороться с тем что не сошелся результат из-за неправильной версии увы нет ни желания ни времени. Материал до 4й недели был хорошим, понятным и интересным. 4я неделя ужасна. Скучная, в лекциях много деталей которые слабо коррелируют с заданиями. Без практики все это пустой звук. Первое задание 4й недели ничему не учит. Последнее задание выполнить не удастся если не запастись терпением и специфическими навыками.

创建者 Сокольцов В Ю

Jun 20, 2017

Я отдаю деньги, а потом мне еще и ребусы в заданиях разгадывать. Если вы уж делаете этот курс для людей, которые успешно работаю в сфере анализа данных - так вы хотя бы пишите об этом. Не все ваши студенты закончили МФТИ!

Еще и не все задачи работают

创建者 Артеменко Я

Oct 7, 2019

скучнова-то