학생용

Как устроена специализация и зачем ее проходить

Loading...
강의 계획서 보기

배우게 될 기술

Scipy, Statistics, Python Programming, Numpy

검토

4.8(5,398개의 평가)
  • 5 stars
    84.86%
  • 4 stars
    11.89%
  • 3 stars
    1.88%
  • 2 stars
    0.48%
  • 1 star
    0.87%
ST
2016년 3월 21일

Все очень удачно в этом курсе сложено. Есть небольшое "НО", всё же иногда информация подаётся в проброс, и от этого можно потерять нить событий. Некоторые важные вещи стоит осветить подробнее.

AA
2016년 3월 5일

Курс очень понравился!\n\nВ курсе доступно излагается синтаксис Python, напоминается математический аппарат. Задания интересные, основаны на лекциях, помогают закрепить пройденный материал.

수업에서
Введение
Добро пожаловать! На этой неделе мы начнём осваивать язык Python — один из главных инструментов специалиста в науке о данных, и вспомним кое-что о производных, которые активно используются при настройке моделей машинного обучения.

강사:

  • Placeholder

    Evgeniy Riabenko

    Research scientist в Facebook. Был аналитиком в Yandex Data Factory.
  • Placeholder

    Evgeny Sokolov

    Senior lecturer at HSE
  • Placeholder

    Victor Kantor

    ML expert, Yandex.Taxi
  • Placeholder

    Emeli Dral

    Chief Data Scientist в Mechanica AI. Раньше руководила анализом больших данных в Yandex Data Factory.

Coursera 카탈로그 살펴보기

무료로 참여해 맞춤화된 추천, 업데이트 및 제안을 받아보세요.