Informações sobre o curso

63,473 visualizações recentes
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 intermediário
Aprox. 37 horas para completar
Russo
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 intermediário
Aprox. 37 horas para completar
Russo

oferecido por

Placeholder

Instituto de Física e Tecnologia de Moscou

Placeholder

ФРОО

Placeholder

Mail.Ru Group

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up74%(2,313 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

5 horas para concluir

Математика и Python для анализа данных

5 horas para concluir
12 vídeos (Total 65 mín.), 10 leituras, 4 testes
12 videos
Векторы и матрицы3min
Определитель матрицы1min
Операции с матрицами. Собственные числа матриц4min
Знакомство с библиотекой Numpy14min
Знакомство с библиотекой scipy5min
Знакомство с библиотекой Pandas2min
Объект pandas.Series4min
Объект pandas.DataFrame9min
Группировка данных6min
Работа с несколькими таблицами7min
Преобразование признаков3min
10 leituras
Telegram и форум курса10min
Mail.Ru Group5min
Фонд развития онлайн-образования5min
Математика10min
Дополнительная литература10min
Установка Anaconda10min
Документация и другие источники10min
Документация и другие источники10min
Тест Pandas - решение от преподавателей10min
Конспект 1-ой недели10min
4 exercícios práticos
Основные понятия математического анализа10min
Основные понятия линейной алгебры20min
Numpy и scipy50min
Pandas1h
Semana
2

Semana 2

4 horas para concluir

Визуализация данных и статистика

4 horas para concluir
15 vídeos (Total 81 mín.), 4 leituras, 3 testes
15 videos
Визуализация с matplotlib8min
Расширенная визуализация с matplotlib8min
Визуализация с pandas8min
Интерактивная визуализация с plotly10min
Определение вероятности5min
Случайная величина4min
Показатели центра распределения4min
Нормальное распределение3min
Центральная предельная теорема1min
Зависимость между случайными величинами2min
Распределение Стьюдента1min
Статистика в scipy6min
Доверительный интервал8min
Проверка гипотез и распределение Стьюдента5min
4 leituras
Дополнительные источники по визуализации10min
Дополнительные источники по статистике10min
Практика по статистике – решение от преподавателей10min
Конспект 2-ой недели10min
2 exercícios práticos
Статистический анализ10min
Практика по статистике1h
Semana
3

Semana 3

8 horas para concluir

Обучение с учителем

8 horas para concluir
13 vídeos (Total 61 mín.), 8 leituras, 7 testes
13 videos
Виды машинного обучения7min
Линейная регрессия2min
Функционал качества и градиентный спуск3min
Логистическая регрессия2min
Применение линейных моделей9min
Данные и переобучение8min
Метрики качества4min
Применение метрик качества8min
Решающие деревья2min
Случайный лес3min
Градиентный бустинг2min
Применение ансамблевых моделей5min
8 leituras
Дополнительные источники по линейным моделям10min
Применение линейной регрессии – решение от преподавателей10min
Дополнительные источники по измерению качества моделей10min
Регуляризация – решение от преподавателей10min
Метрики качества – решение от преподавателей10min
Дополнительные источники по ансамблевым моделям10min
Практика по ансамблевым моделям – решение от преподавателей10min
Конспект 3-ей недели10min
7 exercícios práticos
Линейные модели15min
Применение линейной регрессии1h
Измерение качества моделей20min
Регуляризация1h
Метрики качества1h
Ансамблевые модели10min
Практика по ансамблевым моделям2h
Semana
4

Semana 4

7 horas para concluir

Методы обучения без учителя

7 horas para concluir
20 vídeos (Total 124 mín.), 7 leituras, 6 testes
20 videos
Задача кластеризации, группы методов3min
Метод K-средних7min
Практика. Метод K-средних5min
Иерархическая кластеризация. Агломеративный алгоритм5min
Практика. Иерархическая кластеризация8min
DBSCAN6min
Практическое применение DBSCAN7min
Оценки качества кластеризации7min
Мотивация3min
Метод Главных Компонент (Principal Component Analysis)7min
Сингулярное разложение матрицы и связь с PCA2min
Практика. Применение PCA на данных11min
Многомерное шкалирование6min
T-SNE5min
Практика. Применение T-SNE на данных5min
Рекомендательные системы6min
Методы коллаборативной фильтрации5min
Методы с матричными разложениями4min
Практика. Матрица рейтингов и SVD11min
7 leituras
Дополнительные источники по кластеризации10min
Практика по кластеризации – решение от преподавателей10min
Дополнительные источники по методам понижения размерности10min
PCA – решение от преподавателей10min
Дополнительные источники по рекомендательным системам10min
Создание рекомендательной системы – решение от преподавателей10min
Конспект 4-ой недели10min
6 exercícios práticos
Кластеризация30min
Практика по кластеризации1h
Методы понижения размерности10min
PCA1h
Рекомендательные системы10min
Создание рекомендательной системы1h

Avaliações

Principais avaliações do PYTHON ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ

Visualizar todas as avaliações

Sobre Programa de cursos integrados Программирование на Python

Программирование на Python

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.