課程信息
4.4
432 個評分
71 個審閱
專項課程
100% 在線

100% 在線

立即開始,按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。
中級

中級

完成時間(小時)

完成時間大約為26 小時

建議:10 hours/week...
可選語言

俄語(Russian)

字幕:俄語(Russian)...

您將獲得的技能

Data ScienceTime SeriesSentiment AnalysisRecommender Systems
專項課程
100% 在線

100% 在線

立即開始,按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。
中級

中級

完成時間(小時)

完成時間大約為26 小時

建議:10 hours/week...
可選語言

俄語(Russian)

字幕:俄語(Russian)...

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1
完成時間(小時)
完成時間為 5 小時

Бизнес-задачи

На этой неделе мы разберём две крупные задачи, часто возникающие в бизнес-аналитике. Первая связана с прогнозированием временных рядов; задачи такого типа часто возникают, когда необходимо оценить значение показателя в будущем, основываясь на истории его изменения в прошлом. Такими показателями могут быть спрос на товар, аудитория рекламного баннера, цена акций и т.д. Вторя задача — это анализ поведения пользователей. Класс задач, связанных с анализом пользовательских данных, неизбежно появляется практически в любой сфере бизнеса, подразумевающей работу с клиентами. Как правило, это такие задачи, как привлечение пользователей, работа с аудиторией, прогнозирование оттока и удержание клиентов. ...
Reading
19 個視頻(共 152 分鐘), 6 個閱讀材料, 7 個測驗
Video19 個視頻
Как устроена специализация, и зачем ее проходить3分鐘
МФТИ1分鐘
Временные ряды9分鐘
Автокорреляция6分鐘
Стационарность6分鐘
ARMA5分鐘
ARIMA5分鐘
Выбор ARIMA и прогнозирование10分鐘
Анализ остатков8分鐘
Пример построения прогноза11分鐘
Регрессионный подход к прогнозированию8分鐘
Анализ поведения пользователей8分鐘
Аудиторные метрики: привлечение7分鐘
Аудиторные метрики: активность9分鐘
Аудиторные метрики: монетизация6分鐘
Аудиторные метрики: удержание3分鐘
Прогнозирование оттока пользователей: Постановка задачи18分鐘
Прогнозирование оттока пользователей: Построение и оценка модели16分鐘
Reading6 個閱讀材料
МФТИ10分鐘
Forum&Chat10分鐘
Пример построения прогноза [ipython notebook]10分鐘
Слайды к лекциям10分鐘
Конспект10分鐘
Слайды к лекциям10分鐘
Quiz6 個練習
Автокорреляция и стационарность10分鐘
p, q, P, Q18分鐘
Прогнозирование временных рядов18分鐘
Аудиторные показатели: привлечение и активность8分鐘
Аудиторные показатели: монетизация и удержание6分鐘
Анализ поведения пользователей10分鐘
2
完成時間(小時)
完成時間為 6 小時

Анализ медиа

Вторая неделя посвящена вопросам компьютерного зрения. Мы обсудим базовые методы обработки изображений и поговорим про такие задачи, как классификация изображений, распознавание лиц, детекция объектов и семантическая сегментация. Благодаря развитию глубоких нейронных сетей, за последние несколько лет во всех этих задачах достигнут огромный прогресс. Вы узнаете, как на практике пользоваться нейросетевыми библиотеками, и научитесь быстро собирать и размечать большие коллекции изображений....
Reading
11 個視頻(共 106 分鐘), 7 個閱讀材料, 3 個測驗
Video11 個視頻
Задачи компьютерного зрения5分鐘
"Низкоуровневое" зрение14分鐘
Линейная фильтрация изображений4分鐘
Классификация изображений9分鐘
Задача классификации изображений на практике14分鐘
Распознавание лиц17分鐘
Детекция объектов13分鐘
Стилизация изображений3分鐘
Распознавание китов5分鐘
Сбор больших коллекций изображений10分鐘
Reading7 個閱讀材料
Дополнительные материалы10分鐘
Слайды к лекциям10分鐘
Конспект10分鐘
Слайды к лекциям10分鐘
Конспект10分鐘
Слайды к лекциям10分鐘
Конспект10分鐘
Quiz2 個練習
Компьютерное зрение16分鐘
Практические задачи компьютерного зрения14分鐘
3
完成時間(小時)
完成時間為 6 小時

Анализ текстов

Данная неделя посвящена работе с особым видом данных — текстами. Тексты встречаются во многих задачах, и при этом свести их к стандартной матрице с объектами и признаками не так просто. В этом модуле мы изучим основы работы с текстовыми данными, способы генерации признаков на их основе, поговорим о нейросетевых подходах (в частности, word2vec и рекуррентные сети). Также мы обсудим несколько конкретных прикладных задач анализа текстов, среди которых будут анализ тональности и аннотирование....
Reading
13 個視頻(共 80 分鐘), 6 個閱讀材料, 5 個測驗
Video13 個視頻
Предобработка текста6分鐘
Извлечение признаков из текста5分鐘
Извлечение признаков из текста - 25分鐘
Обучение моделей на текстах3分鐘
word2vec5分鐘
Рекуррентные сети7分鐘
Выделение коллокаций5分鐘
Языковые модели4分鐘
Анализ тональности текста13分鐘
Анализ тональности отзывов4分鐘
Анализ тональности отзывов: продолжение5分鐘
Аннотирование7分鐘
Reading6 個閱讀材料
Слайды к лекциям10分鐘
Конспекты к лекциям10分鐘
Слайды к лекциям10分鐘
Конспекты к лекциям10分鐘
Анализ тональности отзывов [ipython notebook]10分鐘
Слайды к лекциям10分鐘
Quiz4 個練習
Первичная обработка текстов6分鐘
Текстовые данные и работа с ними6分鐘
word2vec и рекуррентные сети6分鐘
Примеры задач анализа текстов6分鐘
4
完成時間(小時)
完成時間為 5 小時

Рекомендации и ранжирование

На этой неделе вы познакомитесь с задачами, в которых нужно оценивать "интересность" различных объектов для пользователя - задачей ранжирования, актуальной при построении поиска, и задачей построения рекомендательных систем, возникающей при необходимости посоветовать пользователю некоторый контент (фильмы, музыку, статьи) или товары в интернет-магазине....
Reading
10 個視頻(共 57 分鐘), 4 個閱讀材料, 4 個測驗
Video10 個視頻
Метрики качества ранжирования6分鐘
Методы ранжирования4分鐘
Рекомендательные системы4分鐘
kNN и матричные разложения2分鐘
Подходы к построению рекомендательных систем11分鐘
Гибридные рекомендательные системы6分鐘
Оффлайн оценка качества3分鐘
Онлайновая оценка качества5分鐘
Максимизация прибыли магазина7分鐘
Reading4 個閱讀材料
Слайды к лекциям10分鐘
Конспекты к лекциям10分鐘
Слайды к лекциям10分鐘
Финальные титры10分鐘
Quiz3 個練習
Ранжирование6分鐘
Рекомендательные системы-16分鐘
Рекомендательные системы-210分鐘
4.4
職業方向

60%

完成這些課程後已開始新的職業生涯
工作福利

83%

通過此課程獲得實實在在的工作福利
職業晉升

50%

加薪或升職

熱門審閱

創建者 BBOct 9th 2017

очень полезный курс для тех, кто хочет освоить прикладные задачи машинного обучения

創建者 AYNov 30th 2017

Good course however quite small from information perspective

講師

Avatar

Антон Слесарев

руководитель группы распознавания образов Яндекс

關於 Moscow Institute of Physics and Technology

Московский физико-технический институт (неофициально известный как МФТИ или Физтех) является одним из самых престижных в мире учебных и научно-исследовательских институтов. Он готовит высококвалифицированных специалистов в области теоретической и прикладной физики, прикладной математики, информатики, биотехнологии и смежных дисциплин. Физтех был основан в 1951 году Нобелевской премии лауреатами Петром Капицей, Николаем Семеновым, Львом Ландау и Сергеем Христиановичем. Основой образования в МФТИ является уникальная «система Физтеха»: кропотливое воспитание и отбор самых талантливых абитуриентов, фундаментальное образование высшего класса и раннее вовлечение студентов в реальную научно-исследовательскую работу. Среди выпускников МФТИ есть Нобелевские лауреаты, основатели всемирно известных компаний, известные космонавты, изобретатели, инженеры....

關於 Yandex

Yandex is a technology company that builds intelligent products and services powered by machine learning. Our goal is to help consumers and businesses better navigate the online and offline world....

關於 Машинное обучение и анализ данных 專項課程

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

常見問題

  • 注册以便获得证书后,您将有权访问所有视频、测验和编程作业(如果适用)。只有在您的班次开课之后,才可以提交和审阅同学互评作业。如果您选择在不购买的情况下浏览课程,可能无法访问某些作业。

  • 您注册课程后,将有权访问专项课程中的所有课程,并且会在完成课程后获得证书。您的电子课程证书将添加到您的成就页中,您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容,可以免费旁听课程。

還有其他問題嗎?請訪問 學生幫助中心