Informações sobre o curso
26,319 visualizações recentes

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 26 horas para completar

Sugerido: 10 hours/week...

Russo

Legendas: Russo

Habilidades que você terá

Data ScienceTime SeriesSentiment AnalysisRecommender Systems

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 26 horas para completar

Sugerido: 10 hours/week...

Russo

Legendas: Russo

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
5 horas para concluir

Бизнес-задачи

На этой неделе мы разберём две крупные задачи, часто возникающие в бизнес-аналитике. Первая связана с прогнозированием временных рядов; задачи такого типа часто возникают, когда необходимо оценить значение показателя в будущем, основываясь на истории его изменения в прошлом. Такими показателями могут быть спрос на товар, аудитория рекламного баннера, цена акций и т.д. Вторя задача — это анализ поведения пользователей. Класс задач, связанных с анализом пользовательских данных, неизбежно появляется практически в любой сфере бизнеса, подразумевающей работу с клиентами. Как правило, это такие задачи, как привлечение пользователей, работа с аудиторией, прогнозирование оттока и удержание клиентов.

...
19 vídeos ((Total 152 mín.)), 6 leituras, 7 testes
19 videos
Как устроена специализация, и зачем ее проходить3min
МФТИ1min
Временные ряды9min
Автокорреляция6min
Стационарность6min
ARMA5min
ARIMA5min
Выбор ARIMA и прогнозирование10min
Анализ остатков8min
Пример построения прогноза11min
Регрессионный подход к прогнозированию8min
Анализ поведения пользователей8min
Аудиторные метрики: привлечение7min
Аудиторные метрики: активность9min
Аудиторные метрики: монетизация6min
Аудиторные метрики: удержание3min
Прогнозирование оттока пользователей: Постановка задачи18min
Прогнозирование оттока пользователей: Построение и оценка модели16min
6 leituras
МФТИ10min
Forum&Chat10min
Пример построения прогноза [ipython notebook]10min
Слайды к лекциям10min
Конспект10min
Слайды к лекциям10min
6 exercícios práticos
Автокорреляция и стационарность10min
p, q, P, Q18min
Прогнозирование временных рядов18min
Аудиторные показатели: привлечение и активность8min
Аудиторные показатели: монетизация и удержание6min
Анализ поведения пользователей10min
Semana
2
6 horas para concluir

Анализ медиа

Вторая неделя посвящена вопросам компьютерного зрения. Мы обсудим базовые методы обработки изображений и поговорим про такие задачи, как классификация изображений, распознавание лиц, детекция объектов и семантическая сегментация. Благодаря развитию глубоких нейронных сетей, за последние несколько лет во всех этих задачах достигнут огромный прогресс. Вы узнаете, как на практике пользоваться нейросетевыми библиотеками, и научитесь быстро собирать и размечать большие коллекции изображений.

...
11 vídeos ((Total 106 mín.)), 7 leituras, 3 testes
11 videos
Задачи компьютерного зрения5min
"Низкоуровневое" зрение14min
Линейная фильтрация изображений4min
Классификация изображений9min
Задача классификации изображений на практике14min
Распознавание лиц17min
Детекция объектов13min
Стилизация изображений3min
Распознавание китов5min
Сбор больших коллекций изображений10min
7 leituras
Дополнительные материалы10min
Слайды к лекциям10min
Конспект10min
Слайды к лекциям10min
Конспект10min
Слайды к лекциям10min
Конспект10min
2 exercícios práticos
Компьютерное зрение16min
Практические задачи компьютерного зрения14min
Semana
3
6 horas para concluir

Анализ текстов

Данная неделя посвящена работе с особым видом данных — текстами. Тексты встречаются во многих задачах, и при этом свести их к стандартной матрице с объектами и признаками не так просто. В этом модуле мы изучим основы работы с текстовыми данными, способы генерации признаков на их основе, поговорим о нейросетевых подходах (в частности, word2vec и рекуррентные сети). Также мы обсудим несколько конкретных прикладных задач анализа текстов, среди которых будут анализ тональности и аннотирование.

...
13 vídeos ((Total 80 mín.)), 6 leituras, 5 testes
13 videos
Предобработка текста6min
Извлечение признаков из текста5min
Извлечение признаков из текста - 25min
Обучение моделей на текстах3min
word2vec5min
Рекуррентные сети7min
Выделение коллокаций5min
Языковые модели4min
Анализ тональности текста13min
Анализ тональности отзывов4min
Анализ тональности отзывов: продолжение5min
Аннотирование7min
6 leituras
Слайды к лекциям10min
Конспекты к лекциям10min
Слайды к лекциям10min
Конспекты к лекциям10min
Анализ тональности отзывов [ipython notebook]10min
Слайды к лекциям10min
4 exercícios práticos
Первичная обработка текстов6min
Текстовые данные и работа с ними6min
word2vec и рекуррентные сети6min
Примеры задач анализа текстов6min
Semana
4
5 horas para concluir

Рекомендации и ранжирование

На этой неделе вы познакомитесь с задачами, в которых нужно оценивать "интересность" различных объектов для пользователя - задачей ранжирования, актуальной при построении поиска, и задачей построения рекомендательных систем, возникающей при необходимости посоветовать пользователю некоторый контент (фильмы, музыку, статьи) или товары в интернет-магазине.

...
10 vídeos ((Total 57 mín.)), 5 leituras, 4 testes
10 videos
Метрики качества ранжирования6min
Методы ранжирования4min
Рекомендательные системы4min
kNN и матричные разложения2min
Подходы к построению рекомендательных систем11min
Гибридные рекомендательные системы6min
Оффлайн оценка качества3min
Онлайновая оценка качества5min
Максимизация прибыли магазина7min
5 leituras
Слайды к лекциям10min
Конспекты к лекциям10min
Слайды к лекциям10min
Финальные титры10min
Стань ментором специализации10min
3 exercícios práticos
Ранжирование6min
Рекомендательные системы-16min
Рекомендательные системы-210min
4.4
85 avaliaçõesChevron Right

78%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

83%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

40%

recebi um aumento ou promoção

Principais avaliações do Прикладные задачи анализа данных

por PKMay 24th 2018

Отличный вводный курс, как и вся специализация. Доступно и понятно изложены все базовые вещи, которые могут потребоваться в повседневной деятельности в качестве data scientist.

por ISJan 21st 2019

Замечательный курс, полный примеров из реальной жизни для получения опыта. Очень полезные и понятные лекции, конспекты. Очень рад, что смог пройти этот курс.

Instrutores

Avatar

Антон Слесарев

руководитель группы распознавания образов Яндекс

Sobre Instituto de Física e Tecnologia de Moscou

Московский физико-технический институт (Физтех) является одним из ведущих вузов страны и входит в основные рейтинги лучших университетов мира. Институт обладает не только богатой историей – основателями и профессорами института были Нобелевские лауреаты Пётр Капица, Лев Ландау и Николай Семенов – но и большой научно-исследовательской базой. Основой образования в МФТИ является уникальная «система Физтеха», сформулированная Петром Капицей: кропотливый отбор одаренных и склонных к творческой работе абитуриентов; участие в обучении ведущих научных работников; индивидуальный подход к отдельным студентам с целью развития их творческих задатков; воспитание с первых шагов в атмосфере технических исследований и конструктивного творчества с использованием потенциала лучших лабораторий страны. Среди выпускников МФТИ — нобелевские лауреаты Андрей Гейм и Константин Новоселов, основатель компании ABBYY Давид Ян, один из авторов архитектурных принципов построения вычислительных комплексов Борис Бабаян и др....

Sobre Yandex

Yandex is a technology company that builds intelligent products and services powered by machine learning. Our goal is to help consumers and businesses better navigate the online and offline world....

Sobre o Programa de cursos integrados Aprendizado de máquina e análise de dados

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....
Aprendizado de máquina e análise de dados

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.