Über dieses Spezialisierung

Kurse, die komplett online stattfinden

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexibler Zeitplan

Festlegen und Einhalten flexibler Termine.

Stufe „Fortgeschritten“

Englisch

Untertitel: Englisch, Koreanisch

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Stufe „Fortgeschritten“

Englisch

Untertitel: Englisch, Koreanisch

Kursteilnehmer, die sich für Specialization entscheiden, sind

  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Data Analysts
  • Data Engineers
  • Biostatisticians

So funktioniert die Spezialisierung

Kurse absolvieren

Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Praxisprojekt

Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.

Zertifikat erwerben

Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.

how it works

Es gibt 7 Kurse in dieser Spezialisierung

Kurs1

Introduction to Deep Learning

4.6
1,125 Bewertungen
255 Bewertungen
Kurs2

How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers

4.7
708 Bewertungen
151 Bewertungen
Kurs3

Bayesian Methods for Machine Learning

4.6
414 Bewertungen
111 Bewertungen
Kurs4

Practical Reinforcement Learning

4.1
268 Bewertungen
70 Bewertungen

Dozenten

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Mikhail Hushchyn

Researcher at Laboratory for Methods of Big Data Analysis
HSE Faculty of Computer Science
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Alexey Zobnin

Accosiate professor
HSE Faculty of Computer Science
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Alexey Artemov

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Sergey Yudin

Analyst-developer
Yandex
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Alexander Guschin

Visiting lecturer at HSE, Lecturer at MIPT
HSE Faculty of Computer Science
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Nikita Kazeev

Researcher
HSE Faculty of Computer Science
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Andrei Ustyuzhanin

Head of Laboratory for Methods of Big Data Analysis
HSE Faculty of Computer Science
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Dmitry Ulyanov

Visiting lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Marios Michailidis

Research Data Scientist
H2O.ai
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Daniil Polykovskiy

Sr. Research Scientist
HSE Faculty of Computer Science
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Ekaterina Lobacheva

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Andrei Zimovnov

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Alexander Novikov

Researcher
HSE Faculty of Computer Science
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Dmitry Altukhov

Visiting lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Pavel Shvechikov

Researcher at HSE and Sberbank AI Lab
HSE Faculty of Computer Science
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Anton Konushin

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Anna Kozlova

Team Lead
Yandex
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Mikhail Trofimov

Visiting lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Evgeny Sokolov

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Alexander Panin

Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Anna Potapenko

Researcher
HSE Faculty of Computer Science

Partner in der Branche

Industry Partner Logo #0

Über National Research University Higher School of Economics

National Research University - Higher School of Economics (HSE) is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communicamathematics, engineering, and more. Learn more on www.hse.ru...

Häufig gestellte Fragen

  • Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich anmelden und den Kurs absolvieren, um ein teilbares Zertifikat zu erwerben, oder Sie können als Gast teilnehmen, um die Kursmaterialien gratis einzusehen. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Teil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung. Auf Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard können Sie Ihren Fortschritt verfolgen.

  • Dieser Kurs findet ausschließlich online statt, Sie müssen also zu keiner Sitzung persönlich erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Netz oder Ihr Mobilgerät auf Ihre Vorträge, Lektüren und Aufgaben zugreifen.

  • Time to completion can vary based on your schedule, but most learners are able to complete the Specialization in 8-10 months.

  • As prerequisites we assume calculus and linear algebra (especially derivatives, matrices and operations with them), probability theory (random variables, distributions, moments), basic programming in python (functions, loops, numpy), basic machine learning (linear models, decision trees, boosting and random forests). Our intended audience are all people who are already familiar with basic machine learning and want to get a hand-on experience of research and development in the field of modern machine learning.

  • We recommend taking the “Intro to Deep Learning” course first as most of the subsequent courses will build on its material. All other courses can be taken in any order.

  • Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

  • After completing 7 courses of the Specialization you will be able to:

    Use modern deep neural networks for various machine learning problems with complex inputs;

    Participate in data science competitions and use the most popular and effective machine learning tools;

    Adopt the best practices of data exploration, preprocessing and feature engineering;

    Perform Bayesian inference, understand Bayesian Neural Networks and Variational Autoencoders;

    Use reinforcement learning methods to build agents for games and other environments;

    Solve computer vision problems with a combination of deep models and classical computer vision algorithms;

    Outline state-of-the-art techniques for natural language tasks, such as sentiment analysis, semantic slot filling, summarization, topics detection, and many others;

    Build goal-oriented dialogue agents and train them to hold a human-like conversation;

    Understand limitations of standard machine learning methods and design new algorithms for new tasks.

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