关于此 专项课程
100% 在线课程

100% 在线课程

立即开始,按照自己的计划学习。
灵活的计划

灵活的计划

设置并保持灵活的截止日期。
中级

中级

完成时间(小时)

完成时间大约为8 个月

建议 7 小时/周
可选语言

俄语(Russian)

字幕:俄语(Russian)...

您将获得的技能

StatisticsPython ProgrammingMachine LearningData Visualization (DataViz)
100% 在线课程

100% 在线课程

立即开始,按照自己的计划学习。
灵活的计划

灵活的计划

设置并保持灵活的截止日期。
中级

中级

完成时间(小时)

完成时间大约为8 个月

建议 7 小时/周
可选语言

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。

how it works

此专项课程包含 6 门课程

课程1

Математика и Python для анализа данных

4.8
3,392 个评分
590 个审阅
Анализ данных и машинное обучение существенно опираются на результаты из математического анализа, линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей. Без фундаментальных знаний по этим наукам невозможно понимать, как устроены методы анализа данных. Задача этого курса — сформировать такой фундамент. Мы обойдёмся без сложных формул и доказательств и сделаем упор на интерпретации и понимании смысла математических понятий и объектов. Для успешного применения методов анализа данных нужно уметь программировать. Фактическим стандартом для этого в наши дни является язык Python. В данном курсе мы предлагаем познакомиться с его синтаксисом, а также научиться работать с его основными библиотеками, полезными для анализа данных, например, NumPy, SciPy, Matplotlib и Pandas....
课程2

Обучение на размеченных данных

4.8
1,514 个评分
220 个审阅
Обучение на размеченных данных или обучение с учителем – это наиболее распространенный класс задач машинного обучения. К нему относятся те задачи, где нужно научиться предсказывать некоторую величину для любого объекта, имея конечное число примеров. Это может быть предсказание уровня пробок на участке дороги, определение возраста пользователя по его действиям в интернете, предсказание цены, по которой будет куплена подержанная машина. В этом курсе вы научитесь формулировать и, конечно, решать такие задачи. В центре нашего внимания будут успешно применяемые на практике алгоритмы классификации и регрессии: линейные модели, нейронные сети, решающие деревья и так далее. Особый акцент мы сделаем на такой мощной технике как построение композиций, которая позволяет существенно повысить качество отдельных алгоритмов и широко используется при решении прикладных задач. В частности, мы узнаем про случайные леса и про метод градиентного бустинга. Построение предсказывающих алгоритмов — это лишь часть работы при решении задачи анализа данных. Мы разберемся и с другими этапами: оценивание обобщающей способности алгоритмов, подбор параметров модели, выбор и подсчет метрик качества....
课程3

Поиск структуры в данных

4.7
892 个评分
98 个审阅
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....
课程4

Построение выводов по данным

4.7
595 个评分
82 个审阅
Влияет ли знание методов анализа данных на уровень заработной платы? Работает ли система оценки кредитоспособности клиентов банка? Действительно ли новый баннер лучше старого? Чтобы ответить на такие вопросы, нужно собрать данные. Данные почти всегда содержат шум, поэтому утверждения, которые можно сделать на их основе, верны не всегда, а только с определённой вероятностью. Строить наиболее корректные выводы и численно оценивать степень уверенности в них помогают методы статистики. Как можно оценивать неизвестные параметры системы по небольшому количеству наблюдений? Как измерить точность таких оценок? Какие данные нужны, чтобы ответить на ваш вопрос, и на какие вопросы можно ответить с помощью уже имеющихся данных? Вы узнаете все, что нужно для успешного превращения данных в выводы — организация экспериментов, A/B-тестирование, универсальные методы оценки параметров и проверки гипотез, корреляции и причинно-следственные связи....

讲师

Avatar

Антон Слесарев

руководитель группы распознавания образов Яндекс
Avatar

Константин Воронцов

доктор физико-математических наук, профессор
Кафедра интеллектуальных систем

行业合作伙伴

Industry Partner Logo #0

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....

常见问题

  • 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。

  • 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。

  • 此专项课程不提供大学学分,但部分大学可能会选择接受专项课程证书作为学分。查看您的合作院校了解详情。

  • Время прохождения сильно зависит от темпа обучения. Большинство слушателей сможет пройти специализацию за 3-6 месяцев.

  • Базовые знания математики и основ программирования.

  • Да, если вы хотите получить максимальную пользу от обучения, все курсы стоит проходить по порядку.

  • Идеальная цель нашей специализации — сделать так, чтобы слушатели могли пройти собеседование на позицию дата сайентиста уровня, соответствующего их профессиональному опыту. Вы освоите науку о данных и научитесь решать с помощью ее методов аналитические задачи — от сбора данных до построения оптимальной модели и оценки ее качества.

还有其他问题吗?请访问 学生帮助中心