Станьте специалистом по работе с Big Data. Познакомьтесь с полным циклом разработки дата-ориентированных продуктов: с нуля до законченного решения

3.1

星

7 个评分

Космачев Алексей Дмитриевич 另外 +6 位授课教师

提供方

Промышленное машинное обучение 专项课程俄罗斯国家研究型高等经济大学

您将学到的内容有

Работать с наиболее распространенными источниками данных

Уверенно работать с командной строкой в Linux

Разрабатывать и запускать алгоритмы на платформах Hadoop и Spark

Организация процесса разметки собранных данных

您将获得的技能

Information Engineering
Machine Learning
ML Service Deployment
Python Programming
Big Data
System Administration
Data Mining
Data Labeling
Scaling Computations
Software Architecture
model optimization

关于此专项课程

Программа состоит из трех курсов, позволяющих освоить методы обработки больших данных и получить представление о процессе проектирования, реализации и поддержки полноценного решения на базе интеллектуального анализа данных. В первом курсе мы изучим технологии работы с большими данными, во втором — сконцентрируемся на адаптации алгоритмов машинного обучения для распределенного построения. В заключительном, третьем курсе специализации мы будем применять изученные методы и алгоритмы для построения реальных сервисов. Слушатели, успешно освоившие все темы программы, научатся эффективно использовать большие данные, обучать на них модели машинного обучения и создавать на их основе сервисы для решения практических задач.

应用的学习项目

Значительная часть видеоматериала специализации — практические занятия, на которых подробно разбираются различные проекты.

Помимо этого на каждой неделе слушателям предлагается выполнить домашнюю работу в Coursera Labs — решить несколько прикладных задач на реальных данных.

可分享的证书

完成后获得证书

100% 在线课程

立即开始，按照自己的计划学习。

灵活的计划

设置并保持灵活的截止日期。

中级

Основы программирования на Python,Основы SQL,Unix, Bash,Основы высшей математики,Основы компьютерных сетей,Базовые знания о машинном обучении

完成课程大约需要 4 个月

建议进度：10 小时/周

俄语（Russian）

字幕：俄语（Russian）

可分享的证书

完成后获得证书

100% 在线课程

立即开始，按照自己的计划学习。

灵活的计划

设置并保持灵活的截止日期。

中级

完成课程大约需要 4 个月

建议进度：10 小时/周

俄语（Russian）

字幕：俄语（Russian）

专项课程的运作方式

加入课程

Coursera 专项课程是帮助您掌握一门技能的一系列课程。若要开始学习，请直接注册专项课程，或预览专项课程并选择您要首先开始学习的课程。当您订阅专项课程的部分课程时，您将自动订阅整个专项课程。您可以只完成一门课程，您可以随时暂停学习或结束订阅。访问您的学生面板，跟踪您的课程注册情况和进度。

实践项目

每个专项课程都包括实践项目。您需要成功完成这个（些）项目才能完成专项课程并获得证书。如果专项课程中包括单独的实践项目课程，则需要在开始之前完成其他所有课程。

获得证书

在结束每门课程并完成实践项目之后，您会获得一个证书，您可以向您的潜在雇主展示该证书并在您的职业社交网络中分享。

此专项课程包含 3 门课程

课程1

课程 1

Обработка больших данных

Ключ к успешному развитию любой компании в современном мире — это умение делать быстрые и правильные решения, основываясь на данных. С каждым годом этих данных становится всё больше, при этом старые методы анализа перестают адекватно работать на таких объемах.

На этом онлайн-курсе НИУ ВШЭ мы изучим основные технологии и приемы, позволяющие эффективно хранить и обрабатывать огромные массивы информации. Мы также обсудим, откуда данные вообще возникают, как их собирать и какая инженерная подготовка требуется для безболезненной работы с этими технологиями.

课程2

课程 2

Машинное обучение на больших данных

И исследователи в лабораториях, и инженеры в больших корпорациях бьются над одной задачей — получить наиболее точную предсказательную модель по имеющимся данным. Эту задачу можно решить, используя современные методы из области машинного обучения. К сожалению, когда данных становится слишком много, классические алгоритмы становятся неэффективными или перестают работать вовсе.

В этом онлайн-курсе НИУ ВШЭ мы рассмотрим основные проблемы, которые возникают при попытке обучить машину на больших данных, и методы их решения. Изучим подходы для эффективной разметки данных, модификации в классических алгоритмах, которые позволяют им эффективно работать, а также наиболее популярные инструменты для решения задач интеллектуального анализа данных.

课程3

课程 3

Проектирование и реализация систем машинного обучения

Модель машинного обучения, обученная с высокой точностью — это хорошо, но не достаточно. Чтобы полностью раскрыть ее потенциал и начать решать с ее помощью реальные задачи, необходимо провести дополнительную работу по запуску модели в виде какого-то сервиса. В эту работу входит проектирование системы обработки данных, создание инфраструктуры для этой системы, оптимизация работы модели и последующий анализ работы полученного сервиса.

授课教师

提供方

俄罗斯国家研究型高等经济大学

HSE University is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communicamathematics, engineering, and more.

常见问题

退款政策是如何规定的？
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。
我可以只注册一门课程吗？
可以！点击您感兴趣的课程卡开始注册即可。注册并完成课程后，您可以获得可共享的证书，或者您也可以旁听该课程免费查看课程资料。如果您订阅的课程是某专项课程的一部分，系统会自动为您订阅完整的专项课程。访问您的学生面板，跟踪您的进度。
有助学金吗？
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。
我可以免费学习课程吗？
完成注册课程后，您可以学习专项课程中的所有课程，并且完成作业后可以获得证书。如果您只想阅读和查看课程内容，可以免费旁听该课程。如果您无法承担课程费用，可以申请助学金。
此课程是 100% 在线学习吗？是否需要现场参加课程？
此课程完全在线学习，无需到教室现场上课。您可以通过网络或移动设备随时随地访问课程视频、阅读材料和作业。
完成专项课程需要多长时间？
Скорость прохождения курса зависит в основном от вашего личного графика. Предполагается, что в среднем специализацию можно освоить за 4 месяца.
What background knowledge is necessary?
Мы предполагаем, что вы уже умеете программировать на Python и владеете основами высшей математики и компьютерных сетей, а также знакомы с SQL, Bash, Unix и машинным обучением (классические модели и нейронные сети).
Do I need to take the courses in a specific order?
Каждый курс отражает определенный этап реального процесса разработки ML приложения: от сбора и предобработки данных до запуска полноценного продукта на основе обученной модели. Поэтому проходить курсы рекомендуется в том порядке, в котором они представлены на платформе.
完成专项课程后我会获得大学学分吗？
Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
Научитесь эффективно работать с большими данными, обучать модели машинного обучения, разрабатывать и разворачивать на их основе сервисы для решения практических задач.

还有其他问题吗？请访问学生帮助中心。