Über diesen Kurs

39,809 kürzliche Aufrufe

Karriereergebnisse der Lernenden

73%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

79%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

40%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 23 Stunden zum Abschließen
Russisch
Untertitel: Russisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data ScienceTime SeriesSentiment AnalysisRecommender Systems

Karriereergebnisse der Lernenden

73%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

79%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

40%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 23 Stunden zum Abschließen
Russisch
Untertitel: Russisch

von

Moscow Institute of Physics and Technology-Logo

Moscow Institute of Physics and Technology

Yandex-Logo

Yandex

E-Learning Development Fund-Logo

E-Learning Development Fund

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up82%(6,570 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

5 Stunden zum Abschließen

Бизнес-задачи

5 Stunden zum Abschließen
19 Videos (Gesamt 152 min), 6 Lektüren, 7 Quiz
19 Videos
Как устроена специализация, и зачем ее проходить3m
МФТИ1m
Временные ряды9m
Автокорреляция6m
Стационарность6m
ARMA5m
ARIMA5m
Выбор ARIMA и прогнозирование10m
Анализ остатков8m
Пример построения прогноза11m
Регрессионный подход к прогнозированию8m
Анализ поведения пользователей8m
Аудиторные метрики: привлечение7m
Аудиторные метрики: активность9m
Аудиторные метрики: монетизация6m
Аудиторные метрики: удержание3m
Прогнозирование оттока пользователей: Постановка задачи18m
Прогнозирование оттока пользователей: Построение и оценка модели16m
6 Lektüren
МФТИ10m
Forum&Chat10m
Пример построения прогноза [ipython notebook]10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Слайды к лекциям10m
6 praktische Übungen
Автокорреляция и стационарность10m
p, q, P, Q18m
Прогнозирование временных рядов18m
Аудиторные показатели: привлечение и активность8m
Аудиторные показатели: монетизация и удержание6m
Анализ поведения пользователей10m
Woche
2

Woche 2

6 Stunden zum Abschließen

Анализ медиа

6 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 106 min), 7 Lektüren, 3 Quiz
11 Videos
Задачи компьютерного зрения5m
"Низкоуровневое" зрение14m
Линейная фильтрация изображений4m
Классификация изображений9m
Задача классификации изображений на практике14m
Распознавание лиц17m
Детекция объектов13m
Стилизация изображений3m
Распознавание китов5m
Сбор больших коллекций изображений10m
7 Lektüren
Дополнительные материалы10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
2 praktische Übungen
Компьютерное зрение16m
Практические задачи компьютерного зрения14m
Woche
3

Woche 3

6 Stunden zum Abschließen

Анализ текстов

6 Stunden zum Abschließen
13 Videos (Gesamt 80 min), 6 Lektüren, 5 Quiz
13 Videos
Предобработка текста6m
Извлечение признаков из текста5m
Извлечение признаков из текста - 25m
Обучение моделей на текстах3m
word2vec5m
Рекуррентные сети7m
Выделение коллокаций5m
Языковые модели4m
Анализ тональности текста13m
Анализ тональности отзывов4m
Анализ тональности отзывов: продолжение5m
Аннотирование7m
6 Lektüren
Слайды к лекциям10m
Конспекты к лекциям10m
Слайды к лекциям10m
Конспекты к лекциям10m
Анализ тональности отзывов [ipython notebook]10m
Слайды к лекциям10m
4 praktische Übungen
Первичная обработка текстов6m
Текстовые данные и работа с ними6m
word2vec и рекуррентные сети6m
Примеры задач анализа текстов6m
Woche
4

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

Рекомендации и ранжирование

5 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 57 min), 5 Lektüren, 4 Quiz
10 Videos
Метрики качества ранжирования6m
Методы ранжирования4m
Рекомендательные системы4m
kNN и матричные разложения2m
Подходы к построению рекомендательных систем11m
Гибридные рекомендательные системы6m
Оффлайн оценка качества3m
Онлайновая оценка качества5m
Максимизация прибыли магазина7m
5 Lektüren
Слайды к лекциям10m
Конспекты к лекциям10m
Слайды к лекциям10m
Финальные титры10m
Стань ментором специализации10m
3 praktische Übungen
Ранжирование6m
Рекомендательные системы-16m
Рекомендательные системы-210m

Bewertungen

Top-Bewertungen von ПРИКЛАДНЫЕ ЗАДАЧИ АНАЛИЗА ДАННЫХ

Alle Bewertungen anzeigen

Über den Spezialisierung Машинное обучение и анализ данных

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. Все, прошедшие специализацию, могут принять участие в Программе трудоустройства. Если вы заинтересованы в новых проектах, новых перспективах и возможностях - пройдите обучение по Специализации и подайте заявку....
Машинное обучение и анализ данных

Häufig gestellte Fragen

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

  • Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.

  • Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..