Über diesen Kurs

85,555 kürzliche Aufrufe

Karriereergebnisse der Lernenden

50%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

45%

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. 27 Stunden zum Abschließen

Russisch

Untertitel: Russisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Topic ModelData Clustering AlgorithmsMachine LearningData Visualization (DataViz)

Karriereergebnisse der Lernenden

50%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

45%

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. 27 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 Up88%(10,377 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

7 Stunden zum Abschließen

Кластеризация

7 Stunden zum Abschließen
15 Videos (Gesamt 109 min), 8 Lektüren, 5 Quiz
15 Videos
Как устроена специализация, и зачем ее проходить3m
Структура уроков1m
Задача кластеризации4m
Примеры задач кластеризации5m
Знакомство с методами кластеризации9m
Пример: кластеризация текстов по теме13m
Выбор метода кластеризации7m
МФТИ1m
Метод K средних (K-Means)10m
Expectation Maximization (EM-алгоритм)9m
Агломеративная иерархическая кластеризация12m
Графовые методы кластеризации4m
Методы, основанные на плотности6m
Оценка качества и рекомендации по решению задачи кластеризации13m
8 Lektüren
Блокнот из примера кластеризации текстов20m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Немного о Yandex10m
МФТИ10m
Forum&Chat10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
4 praktische Übungen
Знакомство с кластеризацией6m
Введение в кластеризацию8m
Некоторые методы кластеризации8m
Подробнее о методах кластеризации12m
Woche
2

Woche 2

6 Stunden zum Abschließen

Понижение размерности и матричные разложения

6 Stunden zum Abschließen
15 Videos (Gesamt 108 min), 4 Lektüren, 5 Quiz
15 Videos
Одномерный отбор признаков8m
Жадные методы отбора признаков6m
Отбор признаков на основе моделей6m
Понижение размерности4m
Метод главных компонент: постановка задачи7m
Метод главных компонент: решение6m
Матричные разложения13m
SGD и ALS5m
Прогнозирование неизвестных значений в матрице6m
Проблема отсутствия негативных примеров и implicit методы6m
Вероятностный взгляд на матричные разложения5m
Неотрицательные матричные разложения: постановка и решение10m
Неотрицательные матричные разложения: функционалы и инициализация5m
Обработка пропусков8m
4 Lektüren
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
4 praktische Übungen
Отбор признаков6m
Понижение размерности и отбор признаков14m
Матричные разложения8m
Неотрицательные матричные разложения10m
Woche
3

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Визуализация и поиск аномалий

4 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 57 min), 5 Lektüren, 5 Quiz
8 Videos
Параметрическое восстановление плотности9m
Непараметрическое восстановление плотности8m
Одноклассовый SVM5m
Задача визуализации5m
Многомерное шкалирование4m
Метод t-SNE6m
Визуализация данных в sklearn12m
5 Lektüren
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Визуализация данных в sklearn10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
4 praktische Übungen
Восстановление плотности6m
Поиск аномалий4m
Методы SNE и t-SNE6m
Визуализация14m
Woche
4

Woche 4

10 Stunden zum Abschließen

Тематическое моделирование

10 Stunden zum Abschließen
14 Videos (Gesamt 151 min), 8 Lektüren, 6 Quiz
14 Videos
Постановка задачи тематического моделирования12m
Базовые тематические модели и EM-алгоритм14m
Регуляризация тематических моделей10m
Мультимодальные тематические модели9m
Внутренние критерии качества тематических моделей9m
Внешние критерии качества тематических моделей16m
Визуализация тематических моделей10m
Тематические модели на практике11m
Пример использования библиотеки gensim для построения тематической модели10m
Установка BigARTM в Windows3m
Установка BigARTM в Linux Mint2m
Установка BigARTM в Mac OS-X3m
Пример использования библиотеки BigARTM для построения тематической модели19m
8 Lektüren
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Ноутбук из демонстрации использования gensim10m
Ноутбук из демонстрации использования BigARTM10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Финальные титры10m
Стань ментором специализации10m
4 praktische Übungen
Постановка задачи и базовые понятия6m
Тематическое моделирование-18m
Критерии качества тематических моделей6m
Тематическое моделирование-26m

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

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • 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

  • Für diesen Kurs gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Kurszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.

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