Chevron Left
Zurück zu Прикладные задачи анализа данных

Kursteilnehmer-Bewertung und -Feedback für Прикладные задачи анализа данных von Moscow Institute of Physics and Technology

4.4
Sterne
703 Bewertungen
107 Bewertungen

Über den Kurs

Методы машинного обучения — будь то алгоритмы классификации или регрессии, методы кластеризации или алгоритмы понижения размерности — применяются к подготовленным данным с вычисленными признаками для решения уже сформулированной задачи. Однако специалисты по анализу данных редко оказываются в такой идеальной ситуации. Обычно перед ними ставят задачи, которые нуждаются в уточнении формулировки, выборе метрики качества и протокола тестирования итоговой модели. Данные, с которыми нужно работать, часто представлены в непригодном виде: они зашумлены, содержат ошибки и выбросы, хранятся в неудобном формате и т. д. В этом курсе мы разберем прикладные задачи из различных областей анализа данных: анализ текста и информационный поиск, коллаборативная фильтрация и рекомендательные системы, бизнес-аналитика, прогнозирование временных рядов. На их примере вы узнаете, как извлекать признаки из разнородных данных, какие при этом возникают проблемы и как их решать. Вы научитесь сводить задачу заказчика к формальной постановке задачи машинного обучения и поймёте, как проверять качество построенной модели на исторических данных и в онлайн-эксперименте. На каждой задаче мы изучим плюсы и минусы пройденных алгоритмов машинного обучения. Прослушав этот курс, вы познакомитесь с распространенными типами прикладных задач и будете понимать схемы их решения. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3....

Top-Bewertungen

KV
8. Juli 2017

Курс интересен тем, что в нем рассматриваются примеры реальных задач, которые решаются в индустрии. Но мне он показался слишком простым по сравнению с 2,3 и 4 курсами. Можно усложнить его немного :)

PK
23. Mai 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.

Filtern nach:

51 - 75 von 105 Bewertungen für Прикладные задачи анализа данных

von Илья

5. Juni 2020

Курс понравился меньше, чем предыдущие. И в отличие от остальных, он не обязательный, а дополняющий. Про вторую неделю уже все сказано. А вот за временные ряды из первой недели - спасибо. Было интересно.

von Sergey K

24. Feb. 2018

Не понравилось задание по программированию из недели 4 (ранжирование) - все 4 ответа требуют по сути написания полного кода, нет возможности проверить частично выполненную работу

von Konstantin C

29. Mai 2018

качество курса немного хромает по сравнению в предыдущими (менее "академичные лекции, pdf с материалом отсутствует). но в целом, лучшее из прошлых курсов сохранено.

von Gyrdymov I

1. Apr. 2017

В целом, курс интересен, однако была пара очень запутанных заданий, в частности, по временным рядам (тест) и по ранжированию (задание по программированию)

von Konstantin

17. März 2017

лекции по компьютерному зрению и особенно задание по этой теме были ни о чём. "у вас нет линукса -- у вас нет зрения". даже немного обидно)))

von Игнатов К А

3. Okt. 2019

Большинство тем разобрано в качестве начального/обзорного уровня. Но есть полезные ссылки для более глубокого самостоятельного изучения.

von Любовь С

30. Aug. 2018

Очень уж галопом по Европам прошлись по нейросетям - отсюда ценность 2-й недели сомнительна. В остальном - хорошо.

von Pile I

24. Juli 2018

Задача на последней неделе изрядно попила крови - хотелось бы , чтобы формулировка была более четкой

von Alexander P

20. Jan. 2019

It would be nice to have more practice with neuronets. Anyway it's very interesting course. Thanks!

von Роман

22. Okt. 2017

Курс слабоват в сравнении с предыдущими курсами, но все равно огромное спасибо его создателям!

von Беденко А А

17. März 2018

Норм. Временные ряды клевые. Нейронные сети - IMHO не самая сильная тема. Но ниче, пойдет.

von Vlad

26. Aug. 2020

Добавьте 3 pdf файла к 3 неделям и перепишите полностью последнее задание и будет супер

von Andrei S

7. Dez. 2019

Проблемным оказался курс по нейронным сетям. Теория и практика очень сильно отличаются.

von Artem L

23. März 2018

Generally good and in-depth, but not quite accurate in providing information sometimes

von Nikolay E

28. Dez. 2017

Недели очень разные по сложности. 2 неделя про нейросети заслуживает отдельного курса.

von Dmitrii D

6. März 2018

Хороший курс, но хотелось бы больше примеров кода с нейросетями.

von Романов Н

2. Aug. 2019

В целом курс хороший, но неделя с нейросетями - мрак.

von Корщиков М С

9. Apr. 2018

Отличный курс.

Минус только за тест Ранжирование

von Андрей М

19. Feb. 2017

Нейронные сеточки чет скомкано как-то были =(

von Ануфриев С С

2. Sep. 2017

Задания можно было немного посложнее делать.

von Юра К

5. Nov. 2017

Мног неоднозначностей в данном курсе.

von Duman M

9. März 2018

Нейронные сети не на должном уровне

von Maksim P

11. Okt. 2016

Спасибо за курс. Ближе к практике.

von Юрищева А И

20. Aug. 2020

Есть устаревшие моменты

von Ruslan S

16. Juni 2017

Кантора в отставку!