About this Course
최근 조회 42,079

다음 전문 분야의 4개 강좌 중 4번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 48시간 필요

권장: 6 недель обучения, 7-9 часов в неделю...

러시아어

자막: 러시아어

다음 전문 분야의 4개 강좌 중 4번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 48시간 필요

권장: 6 недель обучения, 7-9 часов в неделю...

러시아어

자막: 러시아어

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 5시간 필요

Математика и Python для анализа данных

12개 동영상 (총 65분), 10 readings, 4 quizzes
12개의 동영상
Векторы и матрицы3m
Определитель матрицы1m
Операции с матрицами. Собственные числа матриц4m
Знакомство с библиотекой Numpy14m
Знакомство с библиотекой scipy5m
Знакомство с библиотекой Pandas2m
Объект pandas.Series4m
Объект pandas.DataFrame9m
Группировка данных6m
Работа с несколькими таблицами7m
Преобразование признаков3m
10개의 읽기 자료
Telegram и форум курса10m
Mail.Ru Group5m
Фонд развития онлайн-образования5m
Математика10m
Дополнительная литература10m
Установка Anaconda10m
Документация и другие источники10m
Документация и другие источники10m
Тест Pandas - решение от преподавателей10m
Конспект 1-ой недели10m
4개 연습문제
Основные понятия математического анализа10m
Основные понятия линейной алгебры20m
Numpy и scipy50m
Pandas1h
2
완료하는 데 5시간 필요

Визуализация данных и статистика

15개 동영상 (총 81분), 4 readings, 3 quizzes
15개의 동영상
Визуализация с matplotlib8m
Расширенная визуализация с matplotlib8m
Визуализация с pandas8m
Интерактивная визуализация с plotly10m
Определение вероятности5m
Случайная величина4m
Показатели центра распределения4m
Нормальное распределение3m
Центральная предельная теорема1m
Зависимость между случайными величинами2m
Распределение Стьюдента1m
Статистика в scipy6m
Доверительный интервал8m
Проверка гипотез и распределение Стьюдента5m
4개의 읽기 자료
Дополнительные источники по визуализации10m
Дополнительные источники по статистике10m
Практика по статистике – решение от преподавателей10m
Конспект 2-ой недели10m
2개 연습문제
Статистический анализ10m
Практика по статистике1h
3
완료하는 데 8시간 필요

Обучение с учителем

13개 동영상 (총 61분), 8 readings, 7 quizzes
13개의 동영상
Виды машинного обучения7m
Линейная регрессия2m
Функционал качества и градиентный спуск3m
Логистическая регрессия2m
Применение линейных моделей9m
Данные и переобучение8m
Метрики качества4m
Применение метрик качества8m
Решающие деревья2m
Случайный лес3m
Градиентный бустинг2m
Применение ансамблевых моделей5m
8개의 읽기 자료
Дополнительные источники по линейным моделям10m
Применение линейной регрессии – решение от преподавателей10m
Дополнительные источники по измерению качества моделей10m
Регуляризация – решение от преподавателей10m
Метрики качества – решение от преподавателей10m
Дополнительные источники по ансамблевым моделям10m
Практика по ансамблевым моделям – решение от преподавателей10m
Конспект 3-ей недели10m
7개 연습문제
Линейные модели15m
Применение линейной регрессии1h
Измерение качества моделей20m
Регуляризация1h
Метрики качества1h
Ансамблевые модели10m
Практика по ансамблевым моделям2h
4
완료하는 데 7시간 필요

Методы обучения без учителя

20개 동영상 (총 124분), 7 readings, 6 quizzes
20개의 동영상
Задача кластеризации, группы методов3m
Метод K-средних7m
Практика. Метод K-средних5m
Иерархическая кластеризация. Агломеративный алгоритм5m
Практика. Иерархическая кластеризация8m
DBSCAN6m
Практическое применение DBSCAN7m
Оценки качества кластеризации7m
Мотивация3m
Метод Главных Компонент (Principal Component Analysis)7m
Сингулярное разложение матрицы и связь с PCA2m
Практика. Применение PCA на данных11m
Многомерное шкалирование6m
T-SNE5m
Практика. Применение T-SNE на данных5m
Рекомендательные системы6m
Методы коллаборативной фильтрации5m
Методы с матричными разложениями4m
Практика. Матрица рейтингов и SVD11m
7개의 읽기 자료
Дополнительные источники по кластеризации10m
Практика по кластеризации – решение от преподавателей10m
Дополнительные источники по методам понижения размерности10m
PCA – решение от преподавателей10m
Дополнительные источники по рекомендательным системам10m
Создание рекомендательной системы – решение от преподавателей10m
Конспект 4-ой недели10m
6개 연습문제
Кластеризация10m
Практика по кластеризации1h
Методы понижения размерности10m
PCA1h
Рекомендательные системы10m
Создание рекомендательной системы1h
4.4
10개의 리뷰Chevron Right

Python для анализа данных의 최상위 리뷰

대학: YLJul 20th 2019

Хотелось бы более подробные уроки по машинному обучению. Думаю, если увеличить количество недель обучения и увеличить количество материала, было бы лучше

모스크바 물리 기술원 정보

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....

ФРОО 정보

Фонд развития онлайн-образования объединяет образовательные стартапы, проекты в области EdTech и запускает собственные онлайн-программы в области машинного обучения, программирования, мобильной разработки, VR, дизайна и IT. Мы выстраиваем экосистему для обучения на всех стадиях жизненного цикла: от идеи и поиска средств на производство образовательной программы до поддержки, продаж и маркетинга. А сотрудничество с крупнейшими образовательными платформами позволяет запускать онлайн-курсы с максимальным эффектом и пользой для всех заинтересованных сторон....

Mail.Ru Group 정보

Mail.Ru Group, международный бренд My.com – крупнейший холдинг в России по дневной мобильной аудитории. В рамках стратегии communitainment Mail.Ru Group развивает единую интегрированную платформу коммуникационных и развлекательных интернет-сервисов. Компании принадлежат лидирующий почтовый сервис, один из крупнейших порталов в рунете, крупнейшие русскоязычные социальные сети – ВКонтакте, Одноклассники и Мой Мир, а также два популярных в России и СНГ мессенджера – Агент Mail.Ru и ICQ....

Программирование на Python 전문 분야 정보

Программа состоит из четырех курсов, каждый из которых раскрывает определенную тему в Python. Сначала вы научитесь основным конструкциям языка и другим особенностям программирования на Python, далее углубитесь в объектно-ориентированное программирование. Научитесь создавать веб-сервисы и проводить анализ данных. Программа подойдет для студентов и профессионалов с начальными навыками программирования....
Программирование на Python

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.