Informações sobre o curso
28,948 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
Os alunos fazendo este Course são
  • Economists
  • Scientists
  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Data Analysts

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

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

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

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

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
89 avaliaçõesChevron Right

80%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

85%

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 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.