Informações sobre o curso

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100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível avançado

Aprox. 74 horas para completar

Sugerido: 5 weeks of study, 6-8 hours/week...

Inglês

Legendas: Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

7 minutos para concluir

Welcome

7 minutos para concluir
5 vídeos (Total 7 mín.)
5 videos
Course Structure1min
Meet Alexey2min
Meet Pavel37s
Meet Ilya1min
1 hora para concluir

(Optional) Machine Learning: Introduction

1 hora para concluir
6 vídeos (Total 43 mín.), 1 leitura
6 videos
(Optional) Basic concepts11min
(Optional) Types of problems and tasks5min
(Optional) Supervised learning7min
(Optional) Unsupervised learning6min
(Optional) Business applications of the machine learning4min
1 leituras
Slack Channel is the quickest way to get answer to your question10min
5 horas para concluir

Spark MLLib and Linear Models

5 horas para concluir
11 vídeos (Total 94 mín.), 3 leituras, 5 testes
11 videos
First example. Linear regression10min
How MLlib library is arranged10min
How to train algorithms. Gradient descent method9min
How to train algorithms. Second order methods8min
Large scale classification. Logistic regression12min
Regularization8min
PCA decomposition9min
K-means clustering7min
How to submit your first assignment3min
How to Install Docker on Windows 7, 8, 104min
3 leituras
Grading System: Instructions and Common Problems10min
Docker Installation Guide10min
Assignments. General requirements10min
4 exercícios práticos
Large scale machine learning. The beginning14min
Large scale regression and classification. Detailed analysis10min
Regularization and Unsupervised Techniques10min
Spark MLLib and Linear Models18min
Semana
2

Semana 2

2 horas para concluir

Machine Learning with Texts & Feature Engineering

2 horas para concluir
12 vídeos (Total 70 mín.)
12 videos
Feature Engineering for Texts, part 17min
Feature Engineering for Texts, part 25min
N-grams4min
Hashing trick6min
Categorical Features6min
Feature Interactions2min
Spark ML. Feature Engineering for Texts, part 17min
Spark ML. Feature Engineering for Texts, part 25min
Spark ML. Categorical Features3min
Topic Modeling. LDA.7min
Word2Vec11min
5 exercícios práticos
Feature Enginering for Texts16min
Categorical Features & Feature Interactions6min
Spark ML Tutorial: Text Processing6min
Advanced Machine Learning with Texts8min
Machine Learning with Texts & Feature Engineering20min
Semana
3

Semana 3

6 horas para concluir

Decision Trees & Ensemble Learning

6 horas para concluir
13 vídeos (Total 64 mín.)
13 videos
Decision Trees Basics4min
Decision Trees for Regression6min
Decision Trees for Classification3min
Decision Trees: Summary1min
Bootstrap & Bagging8min
Random Forest6min
Gradient Boosted Decision Trees: Intro & Regression7min
Gradient Boosted Decision Trees: Classification6min
Stochastic Boosting1min
Gradient Boosted Decision Trees: Usage Tips & Summary3min
Spark ML. Decision Trees & Ensembles6min
Spark ML. Cross-validation3min
5 exercícios práticos
Decision Trees16min
Bootstrap, Bagging and Random Forest6min
Gradient Boosted Decision Trees10min
Spark ML Programming Tutorial: Decision Trees & CV6min
Decision Trees & Ensemble Learning16min
Semana
4

Semana 4

3 horas para concluir

Recommender Systems

3 horas para concluir
15 vídeos (Total 118 mín.), 1 leitura, 4 testes
15 videos
Recommender Systems, Introduction. Part II4min
Non-Personalized Recommender Systems9min
Content-Based Recommender Systems8min
Recommender System Evaluation10min
Collaborative Filtering RecSys: User-User and Item-Item10min
RecSys: SVD I7min
RecSys: SVD II8min
RecSys: SVD III5min
RecSys: MF I7min
RecSys: MF II6min
RecSys: iALS I6min
RecSys: iALS II11min
RecSys: Hybrid I7min
RecSys: Hybrid II7min
1 leituras
Recommender Systems. Spark Assignment10min
4 exercícios práticos
Basic RecSys for Data Engineers14min
Moderate RecSys for Data Engineers10min
Advanced RecSys for Data Engineers4min
Recommender Systems16min

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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....

Perguntas Frequentes – FAQ

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  • Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, 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.

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