Informações sobre o curso

337,190 visualizações recentes

Resultados de carreira do aprendiz

40%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

44%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

26%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível iniciante
Aprox. 29 horas para completar
Russo
Legendas: Russo

Habilidades que você terá

ScipyStatisticsPython ProgrammingNumpy

Resultados de carreira do aprendiz

40%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

44%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

26%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível iniciante
Aprox. 29 horas para completar
Russo
Legendas: Russo

oferecido por

Logotipo de Instituto de Física e Tecnologia de Moscou

Instituto de Física e Tecnologia de Moscou

Logotipo de Yandex

Yandex

Logotipo de E-Learning Development Fund

E-Learning Development Fund

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up90%(89,013 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

8 horas para concluir

Введение

8 horas para concluir
19 vídeos (Total 115 mín.), 13 leituras, 7 testes
19 videos
Как устроена специализация и зачем ее проходить3min
Как устроен этот курс и в чем его главная особенность1min
МФТИ1min
Что такое Python и почему мы выбрали именно его6min
Как установить Анаконду. Windows3min
Как установить Анаконду. Linux4min
Как установить Анаконду. Mac3min
Что такое ноутбуки и как ими пользоваться10min
Типы данных16min
Циклы, функции, генераторы, list comprehension13min
Чтение данных из файлов11min
Запись файлов, изменение файлов8min
Функции и их свойства6min
Предел и производная4min
Геометрический смысл производной2min
Производная сложной функции2min
Задача нахождения экстремума3min
Вторая производная и выпуклость5min
13 leituras
Формат специализации и получение сертификата2min
МФТИ10min
Немного о Yandex10min
Python FAQ10min
Forum&Chat10min
Инструкция: Как открыть ipython в актуальной версии Anaconda10min
Знакомство с IPython Notebook10min
Конспект30min
Типы данных (ipython notebook)10min
Чтение данных из файлов (ipython notebook)10min
Запись файлов, изменение файлов (ipython notebook)10min
Конспект30min
Конспект10min
6 exercícios práticos
Работа с IPython Notebook10min
Знакомство с Python10min
Работа с файлами в Python10min
Синтаксис Python10min
Функции и экстремумы10min
Производная и её применения10min
Semana
2

Semana 2

8 horas para concluir

Библиотеки Python и линейная алгебра

8 horas para concluir
14 vídeos (Total 97 mín.), 8 leituras, 10 testes
14 videos
Pandas. Индексация и селекция13min
Первое знакомство NumPy, SciPy и Matplotlib16min
Решение оптимизационных задач в SciPy4min
Знакомство с линейной алгеброй5min
Векторные пространства3min
Линейная независимость6min
Операции в векторных пространствах6min
Зачем нужны матрицы?5min
Матричные операции7min
Ранг и определитель5min
Системы линейных уравнений4min
Особые виды матриц4min
Собственные числа и векторы3min
8 leituras
Pandas. DataFrame (ipython notebook)10min
Pandas. Индексация и селекция (ipython notebook)10min
Первое знакомство с Numpy, Scipy и Matplotlib (ipython notebook)10min
Оптимизация в Scipy (ipython notebook)10min
NumPy: векторы и операции над ними10min
Конспект30min
NumPy: матрицы и операции над ними10min
Конспект30min
9 exercícios práticos
Pandas10min
Numpy10min
Pandas, Numpy, Scipy, Matplotlib10min
Базовые понятия линейной алгебры10min
Линейная независимость и размерность10min
Векторные пространства и NumPy10min
Что можно делать с матрицами?10min
Разрешимость систем линейных уравнений и ранги10min
Матрицы и NumPy10min
Semana
3

Semana 3

6 horas para concluir

Оптимизация и матричные разложения

6 horas para concluir
12 vídeos (Total 47 mín.), 3 leituras, 7 testes
12 videos
Применение градиента3min
Производная по направлению2min
Касательная плоскость и линейное приближение2min
Направление наискорейшего роста2min
Оптимизация негладких функций4min
Метод имитации отжига4min
Генетические алгоритмы и дифференциальная эволюция4min
Нелдер-Мид3min
Разложения матриц в произведение, сингулярное разложение3min
Приближение матрицей меньшего ранга5min
Связь сингулярного разложения и приближения матрицей меньшего ранга6min
3 leituras
Конспект30min
Конспект30min
Конспект30min
6 exercícios práticos
Частные производные10min
Градиент и его применения10min
Повторение: гладкость и градиентный спуск10min
Методы оптимизации в негладких задачах10min
Повторение линейной алгебры10min
Матричные разложения10min
Semana
4

Semana 4

6 horas para concluir

Случайность

6 horas para concluir
11 vídeos (Total 59 mín.), 7 leituras, 7 testes
11 videos
Свойства вероятности3min
Условная вероятность2min
Дискретные случайные величины4min
Непрерывные случайные величины7min
Оценка распределения по выборке6min
Важные характеристики распределений6min
Важные статистики5min
Центральная предельная теорема5min
Доверительные интервалы6min
Бонусное видео6min
7 leituras
Работа со случайными величинами (ipython notebook)10min
Конспект30min
Оценка распределения по выборке (ipython notebook)10min
Конспект30min
Материалы к бонусному видео10min
Список литературы10min
Финальные титры10min
6 exercícios práticos
Вероятность10min
Случайные величины10min
Вероятность и случайные величины20min
Распределения, параметры и оценки10min
ЦПТ и доверительные интервалы10min
Статистики20min

Avaliações

Principais avaliações do МАТЕМАТИКА И PYTHON ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ

Visualizar todas as avaliações

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

  • 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.
  • 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.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

  • Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.