关于此 专项课程

29,621 次近期查看
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.
学生职业成果
75%
完成此 专项课程 后开始了新的职业。
50%
加薪或升职。
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
完成时间大约为7 个月
建议 8 小时/周
俄语(Russian)
学生职业成果
75%
完成此 专项课程 后开始了新的职业。
50%
加薪或升职。
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
完成时间大约为7 个月
建议 8 小时/周
俄语(Russian)

此专项课程包含 6 门课程

课程1

课程 1

Математика и Python для анализа данных

4.8
5,341 个评分
895 条评论
课程2

课程 2

Обучение на размеченных данных

4.8
2,455 个评分
328 条评论
课程3

课程 3

Поиск структуры в данных

4.7
1,403 个评分
156 条评论
课程4

课程 4

Построение выводов по данным

4.7
982 个评分
145 条评论

提供方

Placeholder

莫斯科物理科学与技术学院

Placeholder

Yandex

Placeholder

E-Learning Development Fund

常见问题

还有其他问题吗?请访问 学生帮助中心