このコースについて

72,877 最近の表示

受講生の就業成果

50%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

45%

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27時間で修了
ロシア語
字幕:ロシア語

習得するスキル

Topic ModelData Clustering AlgorithmsMachine LearningData Visualization (DataViz)

受講生の就業成果

50%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

45%

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27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 Up88%(10,569 件の評価)Info
1

1

7時間で修了

Кластеризация

7時間で修了
15件のビデオ (合計109分), 8 readings, 5 quizzes
15件のビデオ
Как устроена специализация, и зачем ее проходить3 分
Структура уроков1 分
Задача кластеризации4 分
Примеры задач кластеризации5 分
Знакомство с методами кластеризации9 分
Пример: кластеризация текстов по теме13 分
Выбор метода кластеризации7 分
МФТИ1 分
Метод K средних (K-Means)10 分
Expectation Maximization (EM-алгоритм)9 分
Агломеративная иерархическая кластеризация12 分
Графовые методы кластеризации4 分
Методы, основанные на плотности6 分
Оценка качества и рекомендации по решению задачи кластеризации13 分
8件の学習用教材
Блокнот из примера кластеризации текстов20 分
Слайды к лекциям10 分
Конспект10 分
Немного о Yandex10 分
МФТИ10 分
Forum&Chat10 分
Слайды к лекциям10 分
Конспект10 分
4の練習問題
Знакомство с кластеризацией6 分
Введение в кластеризацию8 分
Некоторые методы кластеризации8 分
Подробнее о методах кластеризации12 分
2

2

6時間で修了

Понижение размерности и матричные разложения

6時間で修了
15件のビデオ (合計108分), 4 readings, 5 quizzes
15件のビデオ
Одномерный отбор признаков8 分
Жадные методы отбора признаков6 分
Отбор признаков на основе моделей6 分
Понижение размерности4 分
Метод главных компонент: постановка задачи7 分
Метод главных компонент: решение6 分
Матричные разложения13 分
SGD и ALS5 分
Прогнозирование неизвестных значений в матрице6 分
Проблема отсутствия негативных примеров и implicit методы6 分
Вероятностный взгляд на матричные разложения5 分
Неотрицательные матричные разложения: постановка и решение10 分
Неотрицательные матричные разложения: функционалы и инициализация5 分
Обработка пропусков8 分
4件の学習用教材
Слайды к лекциям10 分
Конспект10 分
Слайды к лекциям10 分
Конспект10 分
4の練習問題
Отбор признаков6 分
Понижение размерности и отбор признаков14 分
Матричные разложения8 分
Неотрицательные матричные разложения10 分
3

3

4時間で修了

Визуализация и поиск аномалий

4時間で修了
8件のビデオ (合計57分), 5 readings, 5 quizzes
8件のビデオ
Параметрическое восстановление плотности9 分
Непараметрическое восстановление плотности8 分
Одноклассовый SVM5 分
Задача визуализации5 分
Многомерное шкалирование4 分
Метод t-SNE6 分
Визуализация данных в sklearn12 分
5件の学習用教材
Слайды к лекциям10 分
Конспект10 分
Визуализация данных в sklearn10 分
Слайды к лекциям10 分
Конспект10 分
4の練習問題
Восстановление плотности6 分
Поиск аномалий4 分
Методы SNE и t-SNE6 分
Визуализация14 分
4

4

10時間で修了

Тематическое моделирование

10時間で修了
14件のビデオ (合計151分), 8 readings, 6 quizzes
14件のビデオ
Постановка задачи тематического моделирования12 分
Базовые тематические модели и EM-алгоритм14 分
Регуляризация тематических моделей10 分
Мультимодальные тематические модели9 分
Внутренние критерии качества тематических моделей9 分
Внешние критерии качества тематических моделей16 分
Визуализация тематических моделей10 分
Тематические модели на практике11 分
Пример использования библиотеки gensim для построения тематической модели10 分
Установка BigARTM в Windows3 分
Установка BigARTM в Linux Mint2 分
Установка BigARTM в Mac OS-X3 分
Пример использования библиотеки BigARTM для построения тематической модели19 分
8件の学習用教材
Слайды к лекциям10 分
Конспект10 分
Ноутбук из демонстрации использования gensim10 分
Ноутбук из демонстрации использования BigARTM10 分
Слайды к лекциям10 分
Конспект10 分
Финальные титры10 分
Стань ментором специализации10 分
4の練習問題
Постановка задачи и базовые понятия6 分
Тематическое моделирование-18 分
Критерии качества тематических моделей6 分
Тематическое моделирование-26 分

レビュー

ПОИСК СТРУКТУРЫ В 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.
  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、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。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。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。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

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。