Class Central is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

Moscow Institute of Physics and Technology

Машинное обучение и анализ данных

Moscow Institute of Physics and Technology and Yandex via Coursera Specialization

Overview

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.

Syllabus

Course 1: Математика и Python для анализа данных
- Анализ данных и машинное обучение существенно опираются на результаты из математического анализа, линейной алгебры, методов оптимизации, ... Enroll for free.

Course 2: Обучение на размеченных данных
- Обучение на размеченных данных или обучение с учителем – это наиболее распространенный класс задач машинного обучения. К нему относятся те ... Enroll for free.

Course 3: Поиск структуры в данных
- В машинном обучении встречаются задачи, где нужно изучить структуру данных, найти в них скрытые взаимосвязи и закономерности. Например, нам ... Enroll for free.

Course 4: Построение выводов по данным
- Влияет ли знание методов анализа данных на уровень заработной платы? Работает ли система оценки кредитоспособности клиентов банка? ... Enroll for free.

Course 5: Прикладные задачи анализа данных
- Методы машинного обучения — будь то алгоритмы классификации или регрессии, методы кластеризации или алгоритмы понижения размерности — ... Enroll for free.

Course 6: Анализ данных: финальный проект
- Финальный проект даст вам возможность применить полученные в рамках специализации знания к задаче из реального мира. Под руководством ... Enroll for free.

Courses

Taught by

Emeli Dral , Evgeniy Riabenko, Evgeny Sokolov, Victor Kantor , Антон Слесарев and Константин Воронцов

Related Courses

Reviews

Start your review of Машинное обучение и анализ данных

Never Stop Learning!

Get personalized course recommendations, track subjects and courses with reminders, and more.

Sign up for free