このコースについて

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受講生の就業成果

41%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

48%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

30%

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。
約56時間で修了
ロシア語
字幕:ロシア語

習得するスキル

Python ProgrammingMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningPandas

受講生の就業成果

41%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

48%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

30%

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
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約56時間で修了
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提供:

ロシア国立研究大学経済高等学院(National Research University Higher School of Economics) ロゴ

ロシア国立研究大学経済高等学院(National Research University Higher School of Economics)

Yandex School of Data Analysis ロゴ

Yandex School of Data Analysis

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up92%(41,066 件の評価)Info
1

1

5時間で修了

Знакомство с анализом данных и машинным обучением

5時間で修了
6件のビデオ (合計58分), 5 readings, 2 quizzes
6件のビデオ
Видеоролик о курсе2 分
Формальная постановка задачи машинного обучения14 分
Примеры применения машинного обучения — 110 分
Примеры применения машинного обучения — 213 分
Проблема переобучения. Методология решения задач машинного обучения.15 分
5件の学習用教材
Об университете10 分
Приветствие и вводная информация10 分
FAQ10 分
Python для анализа данных10 分
Работа с векторами и матрицами в NumPy10 分
1の練習問題
Основные понятия машинного обучения30 分
4時間で修了

Логические методы классификации

4時間で修了
4件のビデオ (合計35分)
4件のビデオ
Алгоритм построения решающего дерева6 分
Обработка пропусков. Достоинства и недостатки решающих деревьев.8 分
Способы устранения недостатков решающих деревьев12 分
1の練習問題
Решающие деревья30 分
2

2

7時間で修了

Метрические методы классификации

7時間で修了
4件のビデオ (合計34分)
4件のビデオ
Метод окна Парзена8 分
Метрические методы классификации в задаче восстановления регрессии9 分
Обнаружение выбросов6 分
1の練習問題
Метрические методы30 分
4時間で修了

Линейные методы классификации

4時間で修了
5件のビデオ (合計31分)
5件のビデオ
Градиентные методы численной минимизации и алгоритм SG5 分
Алгоритм SAG3 分
Метод стохастического градиента. Достоинства и недостатки.10 分
Проблема переобучения5 分
1の練習問題
Линейные методы и градиентный спуск30 分
3

3

11時間で修了

Метод опорных векторов и логистическая регрессия

11時間で修了
5件のビデオ (合計38分)
5件のビデオ
Метод опорных векторов. Обобщение для нелинейного случая8 分
Логистическая регрессия6 分
Пример применения логистической регрессии5 分
Регуляризованная логистическая регрессия2 分
2の練習問題
Особенности метода опорных векторов30 分
Логистическая регрессия30 分
4時間で修了

Метрики качества классификации

4時間で修了
3件のビデオ (合計31分)
3件のビデオ
Метрики качества классификации — 212 分
Многоклассовая классификация7 分
1の練習問題
Метрики качества классификации30 分
4

4

3時間で修了

Линейная регрессия

3時間で修了
3件のビデオ (合計23分)
3時間で修了

Понижение размерности и метод главных компонент

3時間で修了
1件のビデオ (合計14分)

レビュー

ВВЕДЕНИЕ В МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ からの人気レビュー

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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 purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, 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.

  • You will be eligible for a full refund until two weeks after your payment date, or (for courses that have just launched) until two weeks after the first session of the course begins, whichever is later. You cannot receive a refund once you’ve earned a Course Certificate, even if you complete the course within the two-week refund period. 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. Learn more.

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