Informações sobre o curso

187,785 visualizações recentes

Resultados de carreira do aprendiz

41%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

48%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

30%

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.
Aprox. 56 horas para completar
Russo
Legendas: Russo

Habilidades que você terá

Python ProgrammingMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningPandas

Resultados de carreira do aprendiz

41%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

48%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

30%

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
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Aprox. 56 horas para completar
Russo
Legendas: Russo

oferecido por

Logotipo de National Research University Higher School of Economics

National Research University Higher School of Economics

Logotipo de Yandex School of Data Analysis

Yandex School of Data Analysis

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up92%(41,392 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

5 horas para concluir

Знакомство с анализом данных и машинным обучением

5 horas para concluir
6 vídeos (Total 58 mín.), 5 leituras, 2 testes
6 videos
Видеоролик о курсе2min
Формальная постановка задачи машинного обучения14min
Примеры применения машинного обучения — 110min
Примеры применения машинного обучения — 213min
Проблема переобучения. Методология решения задач машинного обучения.15min
5 leituras
Об университете10min
Приветствие и вводная информация10min
FAQ10min
Python для анализа данных10min
Работа с векторами и матрицами в NumPy10min
1 exercício prático
Основные понятия машинного обучения30min
4 horas para concluir

Логические методы классификации

4 horas para concluir
4 vídeos (Total 35 mín.)
4 videos
Алгоритм построения решающего дерева6min
Обработка пропусков. Достоинства и недостатки решающих деревьев.8min
Способы устранения недостатков решающих деревьев12min
1 exercício prático
Решающие деревья30min
Semana
2

Semana 2

7 horas para concluir

Метрические методы классификации

7 horas para concluir
4 vídeos (Total 34 mín.)
4 videos
Метод окна Парзена8min
Метрические методы классификации в задаче восстановления регрессии9min
Обнаружение выбросов6min
1 exercício prático
Метрические методы30min
4 horas para concluir

Линейные методы классификации

4 horas para concluir
5 vídeos (Total 31 mín.)
5 videos
Градиентные методы численной минимизации и алгоритм SG5min
Алгоритм SAG3min
Метод стохастического градиента. Достоинства и недостатки.10min
Проблема переобучения5min
1 exercício prático
Линейные методы и градиентный спуск30min
Semana
3

Semana 3

11 horas para concluir

Метод опорных векторов и логистическая регрессия

11 horas para concluir
5 vídeos (Total 38 mín.)
5 videos
Метод опорных векторов. Обобщение для нелинейного случая8min
Логистическая регрессия6min
Пример применения логистической регрессии5min
Регуляризованная логистическая регрессия2min
2 exercícios práticos
Особенности метода опорных векторов30min
Логистическая регрессия30min
4 horas para concluir

Метрики качества классификации

4 horas para concluir
3 vídeos (Total 31 mín.)
3 videos
Метрики качества классификации — 212min
Многоклассовая классификация7min
1 exercício prático
Метрики качества классификации30min
Semana
4

Semana 4

3 horas para concluir

Линейная регрессия

3 horas para concluir
3 vídeos (Total 23 mín.)
3 horas para concluir

Понижение размерности и метод главных компонент

3 horas para concluir
1 vídeo (Total 14 mín.)

Avaliações

Principais avaliações do ВВЕДЕНИЕ В МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

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Perguntas Frequentes – FAQ

  • O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:

    • o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
    • Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
  • 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.

  • Você poderá pedir reembolso total até duas semanas após a data do pagamento, ou (para cursos recém-iniciados) até duas semanas após o início da primeira sessão do curso, o que ocorrer por último. Você não poderá receber reembolso após obter o Certificado de Curso, mesmo que tenha completado o curso dentro do período de duas semanas. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro aos alunos que não podem pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Você será solicitado a preencher um formulário e será notificado se for aprovado. Saiba mais.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.