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
1,404 个评分
156 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 150 个)

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

创建者 Кочетков К

Oct 15, 2017

Курс хороший, но задания полный пип.... Потратил кучу времени на расчеты...нельзя, чтобы результаты так зависели от используемых библиотек...или надо настаивать сразу перед выполнением заданий на их установке...или расширить границы грейда!!!

创建者 Волынский А Н

Jun 28, 2017

Если есть пример неудачного курса, то это он. Теория и практика слабо соотносятся друг с другом. Конспекты очень слабые, очень мало практических примеров.

创建者 P A b

Aug 1, 2017

Последняя неделя всё испортила. Реальная оценка не 1 звезда, но минусую чтобы исправили финальное задание!