Informações sobre o curso
48,239 visualizações recentes

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível avançado

Aprox. 39 horas para completar

Sugerido: 4 недели обучения, через 2-4 часа / неделю...

Russo

Legendas: Russo
User
Os alunos que estão fazendo este Course são
  • Data Scientists
  • Economists
  • Traders
  • Scientists
  • Data Analysts

Habilidades que você terá

A/B TestingData AnalysisCorrelation And DependenceStatistical Hypothesis TestingStatistics
User
Os alunos que estão fazendo este Course são
  • Data Scientists
  • Economists
  • Traders
  • Scientists
  • Data Analysts

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível avançado

Aprox. 39 horas para completar

Sugerido: 4 недели обучения, через 2-4 часа / неделю...

Russo

Legendas: Russo

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
6 horas para concluir

Интервалы и гипотезы

21 vídeos (Total 106 mín.), 14 leituras, 5 testes
21 videos
Как устроена специализация, и зачем ее проходить3min
Выводы и рациональность2min
Проблемы построения выводов1min
Примеры прикладных задач1min
Как устроен этот курс1min
МФТИ1min
Интервальные оценки с помощью квантилей4min
Доверительные интервалы с помощью квантилей6min
Распределения, производные от нормального5min
Доверительные интервалы для среднего8min
Доверительные интервалы для доли8min
Доверительные интервалы для двух долей5min
Доверительные интервалы на основе бутстрепа8min
Проверка гипотез: начало5min
Ошибки I и II рода3min
Достигаемый уровень значимости2min
Статистическая и практическая значимость6min
Биномиальный критерий для доли7min
Критерии согласия Пирсона (хи-квадрат)5min
Связь между проверкой гипотез и доверительными интервалами8min
14 leituras
Формат специализации и получение сертификата10min
МФТИ10min
Немного о Yandex10min
Forum&Chat10min
Доверительные интервалы для среднего [ipython notebook]10min
Доверительные интервалы для доли [ipython notebook]10min
Доверительные интервалы для двух долей [ipython notebook]10min
Доверительные интервалы на основе бутстрепа [ipython notebook]10min
Слайды к лекциям10min
Конспект10min
Биномиальный критерий для доли [ipython notebook]10min
Критерии согласия Пирсона (хи-квадрат) [ipython notebook]10min
Слайды к лекциям10min
Конспект10min
5 exercícios práticos
Доверительные интервалы для среднего14min
Доверительные интервалы для долей12min
Доверительные интервалы16min
Теория проверки гипотез14min
Практика проверки гипотез10min
Semana
2
5 horas para concluir

АБ-тестирование

21 vídeos (Total 137 mín.), 10 leituras, 4 testes
21 videos
Где используется АБ-тестирование3min
Метрики4min
Дизайн эксперимента4min
Устойчивость6min
Размер выборки3min
Одновыборочные критерии Стьюдента10min
Двухвыборочные критерии Стьюдента, независимые выборки7min
Двухвыборочные критерии Стьюдента, связанные выборки4min
Нормальность выборок8min
Пример: применение критериев Стьюдента9min
Гипотезы о долях8min
Пример: проверка гипотез о долях8min
Как работают непараметрические критерии?2min
Критерии знаков6min
Ранговые критерии9min
Перестановочные критерии8min
Перестановки и бутстреп7min
Пример: одновыборочные непараметрические критерии7min
Пример: двухвыборочные непараметрические критерии (связанные выборки)6min
Пример: двухвыборочные непараметрические критерии (независимые выборки)6min
10 leituras
Конспект10min
Применение критериев Стьюдента [ipython notebook]10min
Проверка гипотез о долях [ipython notebook]10min
Слайды к лекциям10min
Конспект10min
Одновыборочные непараметрические критерии [ipython notebook]10min
Двухвыборочные непараметрические критерии (связанные выборки) [ipython notebook]10min
Двухвыборочные непараметрические критерии (независимые выборки) [ipython notebook]10min
Слайды к лекциям10min
Конспект10min
4 exercícios práticos
Планирование эксперимента8min
Критерии Стьюдента14min
Параметрические критерии14min
Непараметрические критерии14min
Semana
3
6 horas para concluir

Закономерности и зависимости

22 vídeos (Total 144 mín.), 11 leituras, 6 testes
22 videos
Внешние факторы, влияющие на продажи4min
Корреляция Пирсона3min
Корреляция Спирмена3min
Корреляция Мэтьюса и коэффициент Крамера4min
Пример: поиск взаимосвязей с помощью корреляции7min
Значимость корреляции8min
Булщит и консервативность8min
Корреляция и причинно-следственная связь3min
В чем проблема?5min
Постановка4min
FWER. Поправка Бонферрони5min
FWER. Метод Холма4min
FDR. Метод Бенджамини-Хохберга5min
Пример: поправки на множественную проверку при корреляционном анализе7min
Анализ подгрупп6min
Взаимосвязь нескольких признаков4min
Свойства решения задачи8min
Интервалы и гипотезы9min
Проверка предположений7min
Регрессия и причинно-следственные связи9min
Пример: оценка зависимости с помощью регрессии19min
11 leituras
Конспект10min
Поиск взаимосвязей с помощью корреляции [ipython notebook]10min
Слайды к лекциям10min
Конспект10min
Поправки на множественную проверку при корреляционном анализе [ipython notebook]10min
Слайды к лекциям10min
Конспект10min
Оценка зависимости с помощью регрессии [ipython notebook]10min
Слайды к лекциям10min
Конспект10min
Q&A10min
6 exercícios práticos
Коэффициенты корреляции10min
Корреляционный анализ20min
Поправки на множественную проверку12min
Множественная проверка гипотез16min
Теория построения регрессии10min
Практика построения регрессии20min
Semana
4
1 hora para concluir

Неделя задач

3 leituras
3 leituras
Список литературы10min
Финальные титры10min
Стань ментором специализации10min
6 horas para concluir

Неделя задач: Lesson Choices

4 vídeos (Total 57 mín.), 4 testes
4 videos
Интервью с Алексеем Шатерниковым про скоринг15min
Интервью с Еленой Кунаковой18min
Интервью с Алексеем Шатерниковым про отток12min
2 exercícios práticos
Анализ результатов АБ-теста14min
Анализ эффективности удержания18min
4.7
112 avaliaçõesChevron Right

43%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

57%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

Principais avaliações do Построение выводов по данным

por PKMay 4th 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 SMJun 27th 2016

Интересный и достаточно сложный для меня курс. Не хватает только методички с кратким описанием основных методов, критериев и условий их применения.

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.