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
689 Bewertungen
103 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

Jul 09, 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

May 24, 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:

26 - 50 von 101 Bewertungen für Прикладные задачи анализа данных

von Nikolai L

Jan 18, 2017

Лучший курс специализации по части сложности и интересности задач. В видео лекций есть проблемы с версткой — не всегда виден текст, либо он закрыт картинкой.

von Гридасов И И

Feb 05, 2019

Курс даёт широкий взгляд на то, какие бывают задачи в анализе данных, с подробными pipelin-ами решений. В целом курс не сложный, но крайне полезный.

von Alex S

Mar 20, 2017

Наконец-то узнал основы анализа изображений и пощупал руками TensorFlow, прикольно, надеюсь дальше будет только интереснее.)

von Bakyt

Oct 09, 2017

очень полезный курс для тех, кто хочет освоить прикладные задачи машинного обучения

von Alexander G

Nov 05, 2016

Хороший курс! Хотелось бы больше про обработку изображений. Хорошие задачи!

von Anatoli Y

Nov 30, 2017

Good course however quite small from information perspective

von Sergey P

May 03, 2020

Good introduction to popular data science tasks.

von Виталий С

Apr 13, 2018

Хороший курс. Помог разобраться с проблемрй

von Kirill K

May 04, 2020

Хороший материал и практические задачи

von Артем К

Apr 18, 2017

Отлично, как и все предыдущие курсы!

von Artyom S V

Feb 10, 2018

Интересный курс, и очень полезный.

von Зайнуллин Т В

Jun 19, 2020

Очень интересный курс)

von Yuriy S

Nov 19, 2017

Супер, как всегда!

von Anton B

May 29, 2017

Отличный курс.

von Igor I

Aug 14, 2017

GREAT

von Vadim M

Oct 16, 2016

ok

von Sergey

Apr 11, 2019

The first week is totally outstanding. In fact, it has helped me a lot with my current project. In a nutshell, the course instructors have covered the field of the time series analysis, highlighting the important theory, and illustrating it with a nice programming example. That alone makes the course highly useful, and worth completing.

The second week - glossing over the entire field of image processing - was a good try. It is really nice that the course instructors have introduced TensorFlow - that's the way to go. Although, it has developed over the last two years, so it would make sense to rewrite the assignment using tf.keras. Perhaps, it would also make more sense to focus more on some of the image processing aspects - such as convolutional layers - instead of trying to cover everything at once.

The last two weeks definitely could've been improved. The amount and scope of theory is sensible, although in the multiple choice tests and the assignments, I literally had to psychoanalyze the instructors. There are two ways to deal with that: either to relax the 100% requirement in the multiple choice tests, or to better convey the questions. The same applies to the latest programming assignment.

von Радионов А

Oct 02, 2017

В целом отличный курс.

Но вторая неделя совсем не смотрится в сравнении со всеми остальными уроками. И общая структура странная, и выбор библиотеки непонятен: если уж выбираете такую сложную вещь, как Tensorflow, стОит объяснить, как им пользоваться. Во всех остальных случаях ведь шикарно был изложен материал.

И текстовка крайнего задания по программированию малость подкачала.

von Vladislav

Jan 31, 2017

Те недели, что запомнились:

Временные ряды - это классно, очень понравилась тема, узнал много нового.

Неделя про нейронные сетки была очень неинформативной. Конечно, это слишком объёмная тема для одной недели, но она сделана совсем плохо. Для нейросеток неплохо было бы сделать как минимум отдельный курс, а может быть и целую специализацию.

von Alexander

May 03, 2017

Есть места, которые нужно поправить: в задании на программирование первой недели почетче сформулировать определение метрик, в злобном квизе вынести сложный вопрос в отдельный квиз или упростить.

В остальном курс хороший, но предыдущие понравились больше.

Пожалуйста, добавьте конспекты и сделайте рассылочку по прошедшим курс!

von Metelkin P

Sep 09, 2019

Курс понравился, за исключением раздела про нейронные сети и анализ изображений (на мой взгляд, тема заслуживает отдельного курса, как с точки зрения рассматриваемых моделей и подходов, так и с точки зрения особенностей применения нейронных сетей в прикладных задачах)

von Timur B

Jun 10, 2018

Неделя с нейронными сетями - тихий ужас.Первая неделя очень полезная, но можно чуть более подробнее объяснить некоторые моменты.Последняя неделя - мощь, задание очень непонятное, убивает время сильно, но позволяет немного поюзать Python.

von Blackadder

Apr 10, 2017

В целом курс, как и все предыдущие - довольно хорош, интересно и содержательно, но есть неприятные моменты, связанные с неудачной формулировкой заданий и некоторой недосказанностью, как например в методах ранжирования

von Pomazueva E

Jan 31, 2020

Отличный курс как и вся специализация в целом. Немного непонятно наличие в курсе блока про анализ изображений. Все-таки достаточно интересная и сложная тема. Считаю, что ей лучше посвятить отдельный курс.

von Илья

Jun 05, 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.