Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

41%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

48%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

30%

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.
Ca. 56 Stunden zum Abschließen
Russisch
Untertitel: Russisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Python ProgrammingMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningPandas

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von

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up92%(41,408 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

5 Stunden zum Abschließen

Знакомство с анализом данных и машинным обучением

5 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 58 min), 5 Lektüren, 2 Quiz
6 Videos
Видеоролик о курсе2m
Формальная постановка задачи машинного обучения14m
Примеры применения машинного обучения — 110m
Примеры применения машинного обучения — 213m
Проблема переобучения. Методология решения задач машинного обучения.15m
5 Lektüren
Об университете10m
Приветствие и вводная информация10m
FAQ10m
Python для анализа данных10m
Работа с векторами и матрицами в NumPy10m
1 praktische Übung
Основные понятия машинного обучения30m
4 Stunden zum Abschließen

Логические методы классификации

4 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 35 min)
4 Videos
Алгоритм построения решающего дерева6m
Обработка пропусков. Достоинства и недостатки решающих деревьев.8m
Способы устранения недостатков решающих деревьев12m
1 praktische Übung
Решающие деревья30m
Woche
2

Woche 2

7 Stunden zum Abschließen

Метрические методы классификации

7 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 34 min)
4 Videos
Метод окна Парзена8m
Метрические методы классификации в задаче восстановления регрессии9m
Обнаружение выбросов6m
1 praktische Übung
Метрические методы30m
4 Stunden zum Abschließen

Линейные методы классификации

4 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 31 min)
5 Videos
Градиентные методы численной минимизации и алгоритм SG5m
Алгоритм SAG3m
Метод стохастического градиента. Достоинства и недостатки.10m
Проблема переобучения5m
1 praktische Übung
Линейные методы и градиентный спуск30m
Woche
3

Woche 3

11 Stunden zum Abschließen

Метод опорных векторов и логистическая регрессия

11 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 38 min)
5 Videos
Метод опорных векторов. Обобщение для нелинейного случая8m
Логистическая регрессия6m
Пример применения логистической регрессии5m
Регуляризованная логистическая регрессия2m
2 praktische Übungen
Особенности метода опорных векторов30m
Логистическая регрессия30m
4 Stunden zum Abschließen

Метрики качества классификации

4 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 31 min)
3 Videos
Метрики качества классификации — 212m
Многоклассовая классификация7m
1 praktische Übung
Метрики качества классификации30m
Woche
4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Линейная регрессия

3 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 23 min)
3 Stunden zum Abschließen

Понижение размерности и метод главных компонент

3 Stunden zum Abschließen
1 Video (Gesamt 14 min)

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Häufig gestellte Fragen

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