이 강좌에 대하여

최근 조회 63,665

학습자 경력 결과

33%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

43%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

50%

가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 6개 강좌 중 4번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
고급 단계
완료하는 데 약 23시간 필요
러시아어
자막: 러시아어

귀하가 습득할 기술

A/B TestingData AnalysisCorrelation And DependenceStatistical Hypothesis TestingStatistics

학습자 경력 결과

33%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

43%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

50%

가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 6개 강좌 중 4번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
고급 단계
완료하는 데 약 23시간 필요
러시아어
자막: 러시아어

제공자:

모스크바 물리 기술원 로고

모스크바 물리 기술원

Yandex 로고

Yandex

E-Learning Development Fund 로고

E-Learning Development Fund

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up89%(11,721개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 6시간 필요

Интервалы и гипотезы

완료하는 데 6시간 필요
21개 동영상 (총 106분), 14 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
21개의 동영상
Как устроена специализация, и зачем ее проходить3m
Выводы и рациональность2m
Проблемы построения выводов1m
Примеры прикладных задач1m
Как устроен этот курс1m
МФТИ1m
Интервальные оценки с помощью квантилей4m
Доверительные интервалы с помощью квантилей6m
Распределения, производные от нормального5m
Доверительные интервалы для среднего8m
Доверительные интервалы для доли8m
Доверительные интервалы для двух долей5m
Доверительные интервалы на основе бутстрепа8m
Проверка гипотез: начало5m
Ошибки I и II рода3m
Достигаемый уровень значимости2m
Статистическая и практическая значимость6m
Биномиальный критерий для доли7m
Критерии согласия Пирсона (хи-квадрат)5m
Связь между проверкой гипотез и доверительными интервалами8m
14개의 읽기 자료
Формат специализации и получение сертификата10m
МФТИ10m
Немного о Yandex10m
Forum&Chat10m
Доверительные интервалы для среднего [ipython notebook]10m
Доверительные интервалы для доли [ipython notebook]10m
Доверительные интервалы для двух долей [ipython notebook]10m
Доверительные интервалы на основе бутстрепа [ipython notebook]10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Биномиальный критерий для доли [ipython notebook]10m
Критерии согласия Пирсона (хи-квадрат) [ipython notebook]10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
5개 연습문제
Доверительные интервалы для среднего14m
Доверительные интервалы для долей12m
Доверительные интервалы16m
Теория проверки гипотез14m
Практика проверки гипотез10m
2

2

완료하는 데 5시간 필요

АБ-тестирование

완료하는 데 5시간 필요
21개 동영상 (총 137분), 10 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
21개의 동영상
Где используется АБ-тестирование3m
Метрики4m
Дизайн эксперимента4m
Устойчивость6m
Размер выборки3m
Одновыборочные критерии Стьюдента10m
Двухвыборочные критерии Стьюдента, независимые выборки7m
Двухвыборочные критерии Стьюдента, связанные выборки4m
Нормальность выборок8m
Пример: применение критериев Стьюдента9m
Гипотезы о долях8m
Пример: проверка гипотез о долях8m
Как работают непараметрические критерии?2m
Критерии знаков6m
Ранговые критерии9m
Перестановочные критерии8m
Перестановки и бутстреп7m
Пример: одновыборочные непараметрические критерии7m
Пример: двухвыборочные непараметрические критерии (связанные выборки)6m
Пример: двухвыборочные непараметрические критерии (независимые выборки)6m
10개의 읽기 자료
Конспект10m
Применение критериев Стьюдента [ipython notebook]10m
Проверка гипотез о долях [ipython notebook]10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Одновыборочные непараметрические критерии [ipython notebook]10m
Двухвыборочные непараметрические критерии (связанные выборки) [ipython notebook]10m
Двухвыборочные непараметрические критерии (независимые выборки) [ipython notebook]10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
4개 연습문제
Планирование эксперимента8m
Критерии Стьюдента14m
Параметрические критерии14m
Непараметрические критерии14m
3

3

완료하는 데 6시간 필요

Закономерности и зависимости

완료하는 데 6시간 필요
22개 동영상 (총 144분), 11 개의 읽기 자료, 6 개의 테스트
22개의 동영상
Внешние факторы, влияющие на продажи4m
Корреляция Пирсона3m
Корреляция Спирмена3m
Корреляция Мэтьюса и коэффициент Крамера4m
Пример: поиск взаимосвязей с помощью корреляции7m
Значимость корреляции8m
Булщит и консервативность8m
Корреляция и причинно-следственная связь3m
В чем проблема?5m
Постановка4m
FWER. Поправка Бонферрони5m
FWER. Метод Холма4m
FDR. Метод Бенджамини-Хохберга5m
Пример: поправки на множественную проверку при корреляционном анализе7m
Анализ подгрупп6m
Взаимосвязь нескольких признаков4m
Свойства решения задачи8m
Интервалы и гипотезы9m
Проверка предположений7m
Регрессия и причинно-следственные связи9m
Пример: оценка зависимости с помощью регрессии19m
11개의 읽기 자료
Конспект10m
Поиск взаимосвязей с помощью корреляции [ipython notebook]10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Поправки на множественную проверку при корреляционном анализе [ipython notebook]10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Оценка зависимости с помощью регрессии [ipython notebook]10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Q&A10m
6개 연습문제
Коэффициенты корреляции10m
Корреляционный анализ20m
Поправки на множественную проверку12m
Множественная проверка гипотез16m
Теория построения регрессии10m
Практика построения регрессии20m
4

4

완료하는 데 1시간 필요

Неделя задач

완료하는 데 1시간 필요
3 개의 읽기 자료
3개의 읽기 자료
Список литературы10m
Финальные титры10m
Стань ментором специализации10m
완료하는 데 6시간 필요

Неделя задач: Lesson Choices

완료하는 데 6시간 필요
4개 동영상 (총 57분)
4개의 동영상
Интервью с Алексеем Шатерниковым про скоринг15m
Интервью с Еленой Кунаковой18m
Интервью с Алексеем Шатерниковым про отток12m
2개 연습문제
Анализ результатов АБ-теста14m
Анализ эффективности удержания18m

검토

ПОСТРОЕНИЕ ВЫВОДОВ ПО ДАННЫМ의 최상위 리뷰

모든 리뷰 보기

Машинное обучение и анализ данных 특화 과정 정보

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....
Машинное обучение и анализ данных

자주 묻는 질문

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • 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.

  • 구독하는 경우, 취소해도 요금이 청구되지 않는 7일간의 무료 평가판을 이용할 수 있습니다. 해당 기간이 지난 후에는 환불이 되지 않지만, 언제든 구독을 취소할 수 있습니다. 전체 환불 정책 보기.

  • 예, Coursera에서는 수업료를 낼 수 없는 학습자를 위해 재정 지원을 제공합니다. 왼쪽에 있는 등록 버튼 아래 재정 지원 링크를 클릭하면 지원할 수 있습니다. 신청서를 작성하라는 메시지가 표시되며 승인되면 알림을 받습니다. 성취 프로젝트를 포함하여 전문 분야의 각 강좌에서 이 단계를 완료해야 합니다. 자세히 알아보기.

  • 이 강좌는 대학 학점을 제공하지 않지만, 일부 대학에서 선택적으로 강좌 수료증을 학점으로 인정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 해당 기관에 문의하세요. Coursera의 온라인 학위Mastertrack™ 수료증은 대학 학점을 취득할 기회를 제공합니다.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.