About this Course

최근 조회 30,721

Learner Career Outcomes

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

다음 전문 분야의 4개 강좌 중 4번째 강좌:

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 50시간 필요

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

러시아어

자막: 러시아어

Learner Career Outcomes

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

다음 전문 분야의 4개 강좌 중 4번째 강좌:

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 50시간 필요

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

러시아어

자막: 러시아어

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 5시간 필요

Математика и Python для анализа данных

완료하는 데 5시간 필요
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

2

완료하는 데 5시간 필요

Визуализация данных и статистика

완료하는 데 5시간 필요
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

3

완료하는 데 8시간 필요

Обучение с учителем

완료하는 데 8시간 필요
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

4

완료하는 데 7시간 필요

Методы обучения без учителя

완료하는 데 7시간 필요
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
4.5

12개의 리뷰

Chevron Right

Python для анализа данных의 최상위 리뷰

대학: SNov 24th 2019

Good starting Python ML packages course for people who knew something about ML and programming and statistics.\n\nThere are some technical problems which could have been eliminated but hadn't.

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.