このコースについて

39,809 最近の表示

受講生の就業成果

73%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

79%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

40%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約23時間で修了
ロシア語
字幕:ロシア語

習得するスキル

Data ScienceTime SeriesSentiment AnalysisRecommender Systems

受講生の就業成果

73%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

79%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

40%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約23時間で修了
ロシア語
字幕:ロシア語

提供:

モスクワ物理工科大学(Moscow Institute of Physics and Technology) ロゴ

モスクワ物理工科大学(Moscow Institute of Physics and Technology)

Yandex ロゴ

Yandex

E-Learning Development Fund ロゴ

E-Learning Development Fund

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up82%(6,570 件の評価)Info
1

1

5時間で修了

Бизнес-задачи

5時間で修了
19件のビデオ (合計152分), 6 readings, 7 quizzes
19件のビデオ
Как устроена специализация, и зачем ее проходить3 分
МФТИ1 分
Временные ряды9 分
Автокорреляция6 分
Стационарность6 分
ARMA5 分
ARIMA5 分
Выбор ARIMA и прогнозирование10 分
Анализ остатков8 分
Пример построения прогноза11 分
Регрессионный подход к прогнозированию8 分
Анализ поведения пользователей8 分
Аудиторные метрики: привлечение7 分
Аудиторные метрики: активность9 分
Аудиторные метрики: монетизация6 分
Аудиторные метрики: удержание3 分
Прогнозирование оттока пользователей: Постановка задачи18 分
Прогнозирование оттока пользователей: Построение и оценка модели16 分
6件の学習用教材
МФТИ10 分
Forum&Chat10 分
Пример построения прогноза [ipython notebook]10 分
Слайды к лекциям10 分
Конспект10 分
Слайды к лекциям10 分
6の練習問題
Автокорреляция и стационарность10 分
p, q, P, Q18 分
Прогнозирование временных рядов18 分
Аудиторные показатели: привлечение и активность8 分
Аудиторные показатели: монетизация и удержание6 分
Анализ поведения пользователей10 分
2

2

6時間で修了

Анализ медиа

6時間で修了
11件のビデオ (合計106分), 7 readings, 3 quizzes
11件のビデオ
Задачи компьютерного зрения5 分
"Низкоуровневое" зрение14 分
Линейная фильтрация изображений4 分
Классификация изображений9 分
Задача классификации изображений на практике14 分
Распознавание лиц17 分
Детекция объектов13 分
Стилизация изображений3 分
Распознавание китов5 分
Сбор больших коллекций изображений10 分
7件の学習用教材
Дополнительные материалы10 分
Слайды к лекциям10 分
Конспект10 分
Слайды к лекциям10 分
Конспект10 分
Слайды к лекциям10 分
Конспект10 分
2の練習問題
Компьютерное зрение16 分
Практические задачи компьютерного зрения14 分
3

3

6時間で修了

Анализ текстов

6時間で修了
13件のビデオ (合計80分), 6 readings, 5 quizzes
13件のビデオ
Предобработка текста6 分
Извлечение признаков из текста5 分
Извлечение признаков из текста - 25 分
Обучение моделей на текстах3 分
word2vec5 分
Рекуррентные сети7 分
Выделение коллокаций5 分
Языковые модели4 分
Анализ тональности текста13 分
Анализ тональности отзывов4 分
Анализ тональности отзывов: продолжение5 分
Аннотирование7 分
6件の学習用教材
Слайды к лекциям10 分
Конспекты к лекциям10 分
Слайды к лекциям10 分
Конспекты к лекциям10 分
Анализ тональности отзывов [ipython notebook]10 分
Слайды к лекциям10 分
4の練習問題
Первичная обработка текстов6 分
Текстовые данные и работа с ними6 分
word2vec и рекуррентные сети6 分
Примеры задач анализа текстов6 分
4

4

5時間で修了

Рекомендации и ранжирование

5時間で修了
10件のビデオ (合計57分), 5 readings, 4 quizzes
10件のビデオ
Метрики качества ранжирования6 分
Методы ранжирования4 分
Рекомендательные системы4 分
kNN и матричные разложения2 分
Подходы к построению рекомендательных систем11 分
Гибридные рекомендательные системы6 分
Оффлайн оценка качества3 分
Онлайновая оценка качества5 分
Максимизация прибыли магазина7 分
5件の学習用教材
Слайды к лекциям10 分
Конспекты к лекциям10 分
Слайды к лекциям10 分
Финальные титры10 分
Стань ментором специализации10 分
3の練習問題
Ранжирование6 分
Рекомендательные системы-16 分
Рекомендательные системы-210 分

レビュー

ПРИКЛАДНЫЕ ЗАДАЧИ АНАЛИЗА ДАННЫХ からの人気レビュー

すべてのレビューを見る

Машинное обучение и анализ данных専門講座について

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

よくある質問

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.

    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

  • When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

  • If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。