このコースについて

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約21時間で修了

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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

7分で修了

Welcome

7分で修了
5件のビデオ (合計7分)
5件のビデオ
Course Structure1 分
Meet Alexey2 分
Meet Pavel37
Meet Ilya1 分
1時間で修了

(Optional) Machine Learning: Introduction

1時間で修了
6件のビデオ (合計43分), 1 reading
6件のビデオ
(Optional) Basic concepts11 分
(Optional) Types of problems and tasks5 分
(Optional) Supervised learning7 分
(Optional) Unsupervised learning6 分
(Optional) Business applications of the machine learning4 分
1件の学習用教材
Slack Channel is the quickest way to get answer to your question10 分
5時間で修了

Spark MLLib and Linear Models

5時間で修了
11件のビデオ (合計94分), 3 readings, 5 quizzes
11件のビデオ
First example. Linear regression10 分
How MLlib library is arranged10 分
How to train algorithms. Gradient descent method9 分
How to train algorithms. Second order methods8 分
Large scale classification. Logistic regression12 分
Regularization8 分
PCA decomposition9 分
K-means clustering7 分
How to submit your first assignment3 分
How to Install Docker on Windows 7, 8, 104 分
3件の学習用教材
Grading System: Instructions and Common Problems10 分
Docker Installation Guide10 分
Assignments. General requirements10 分
4の練習問題
Large scale machine learning. The beginning14 分
Large scale regression and classification. Detailed analysis10 分
Regularization and Unsupervised Techniques10 分
Spark MLLib and Linear Models18 分
2

2

2時間で修了

Machine Learning with Texts & Feature Engineering

2時間で修了
12件のビデオ (合計70分)
12件のビデオ
Welcome1 分
Feature Engineering for Texts, part 17 分
Feature Engineering for Texts, part 25 分
N-grams4 分
Hashing trick6 分
Categorical Features6 分
Feature Interactions2 分
Spark ML. Feature Engineering for Texts, part 17 分
Spark ML. Feature Engineering for Texts, part 25 分
Spark ML. Categorical Features3 分
Topic Modeling. LDA.7 分
Word2Vec11 分
5の練習問題
Feature Enginering for Texts16 分
Categorical Features & Feature Interactions6 分
Spark ML Tutorial: Text Processing6 分
Advanced Machine Learning with Texts8 分
Machine Learning with Texts & Feature Engineering20 分
3

3

6時間で修了

Decision Trees & Ensemble Learning

6時間で修了
13件のビデオ (合計64分)
13件のビデオ
Welcome1 分
Decision Trees Basics4 分
Decision Trees for Regression6 分
Decision Trees for Classification3 分
Decision Trees: Summary1 分
Bootstrap & Bagging8 分
Random Forest6 分
Gradient Boosted Decision Trees: Intro & Regression7 分
Gradient Boosted Decision Trees: Classification6 分
Stochastic Boosting1 分
Gradient Boosted Decision Trees: Usage Tips & Summary3 分
Spark ML. Decision Trees & Ensembles6 分
Spark ML. Cross-validation3 分
5の練習問題
Decision Trees16 分
Bootstrap, Bagging and Random Forest6 分
Gradient Boosted Decision Trees10 分
Spark ML Programming Tutorial: Decision Trees & CV6 分
Decision Trees & Ensemble Learning16 分
4

4

3時間で修了

Recommender Systems

3時間で修了
15件のビデオ (合計118分), 1 reading, 4 quizzes
15件のビデオ
Recommender Systems, Introduction. Part II4 分
Non-Personalized Recommender Systems9 分
Content-Based Recommender Systems8 分
Recommender System Evaluation10 分
Collaborative Filtering RecSys: User-User and Item-Item10 分
RecSys: SVD I7 分
RecSys: SVD II8 分
RecSys: SVD III5 分
RecSys: MF I7 分
RecSys: MF II6 分
RecSys: iALS I6 分
RecSys: iALS II11 分
RecSys: Hybrid I7 分
RecSys: Hybrid II7 分
1件の学習用教材
Recommender Systems. Spark Assignment10 分
4の練習問題
Basic RecSys for Data Engineers14 分
Moderate RecSys for Data Engineers10 分
Advanced RecSys for Data Engineers4 分
Recommender Systems16 分

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • 修了証を購入する際、コースのすべての教材(採点課題を含む)にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

  • 支払日から2週間後、または(開始直後のコースの場合は)コースの最初のセッションが開始されてから2週間後の、いずれかの遅い日付の期間までが全額の返金の対象となります。コースの修了証を取得した後は、2週間以内にコースを完了した場合でも返金することはできません。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。詳細

  • このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera(コーセラ)のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。

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。