Chevron Left
返回到 Прикладные задачи анализа данных

學生對 莫斯科物理科学与技术学院 提供的 Прикладные задачи анализа данных 的評價和反饋

4.4
714 個評分
109 條評論

課程概述

Методы машинного обучения — будь то алгоритмы классификации или регрессии, методы кластеризации или алгоритмы понижения размерности — применяются к подготовленным данным с вычисленными признаками для решения уже сформулированной задачи. Однако специалисты по анализу данных редко оказываются в такой идеальной ситуации. Обычно перед ними ставят задачи, которые нуждаются в уточнении формулировки, выборе метрики качества и протокола тестирования итоговой модели. Данные, с которыми нужно работать, часто представлены в непригодном виде: они зашумлены, содержат ошибки и выбросы, хранятся в неудобном формате и т. д. В этом курсе мы разберем прикладные задачи из различных областей анализа данных: анализ текста и информационный поиск, коллаборативная фильтрация и рекомендательные системы, бизнес-аналитика, прогнозирование временных рядов. На их примере вы узнаете, как извлекать признаки из разнородных данных, какие при этом возникают проблемы и как их решать. Вы научитесь сводить задачу заказчика к формальной постановке задачи машинного обучения и поймёте, как проверять качество построенной модели на исторических данных и в онлайн-эксперименте. На каждой задаче мы изучим плюсы и минусы пройденных алгоритмов машинного обучения. Прослушав этот курс, вы познакомитесь с распространенными типами прикладных задач и будете понимать схемы их решения. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3....

熱門審閱

KV
2017年7月8日

Курс интересен тем, что в нем рассматриваются примеры реальных задач, которые решаются в индустрии. Но мне он показался слишком простым по сравнению с 2,3 и 4 курсами. Можно усложнить его немного :)

PK
2018年5月23日

Отличный вводный курс, как и вся специализация. Доступно и понятно изложены все базовые вещи, которые могут потребоваться в повседневной деятельности в качестве data scientist.

篩選依據:

51 - Прикладные задачи анализа данных 的 75 個評論(共 107 個)

創建者 Pomazueva E

2020年1月31日

Отличный курс как и вся специализация в целом. Немного непонятно наличие в курсе блока про анализ изображений. Все-таки достаточно интересная и сложная тема. Считаю, что ей лучше посвятить отдельный курс.

創建者 Илья

2020年6月5日

Курс понравился меньше, чем предыдущие. И в отличие от остальных, он не обязательный, а дополняющий. Про вторую неделю уже все сказано. А вот за временные ряды из первой недели - спасибо. Было интересно.

創建者 Sergey K

2018年2月24日

Не понравилось задание по программированию из недели 4 (ранжирование) - все 4 ответа требуют по сути написания полного кода, нет возможности проверить частично выполненную работу

創建者 Konstantin C

2018年5月29日

качество курса немного хромает по сравнению в предыдущими (менее "академичные лекции, pdf с материалом отсутствует). но в целом, лучшее из прошлых курсов сохранено.

創建者 Gyrdymov I

2017年4月1日

В целом, курс интересен, однако была пара очень запутанных заданий, в частности, по временным рядам (тест) и по ранжированию (задание по программированию)

創建者 Konstantin

2017年3月17日

лекции по компьютерному зрению и особенно задание по этой теме были ни о чём. "у вас нет линукса -- у вас нет зрения". даже немного обидно)))

創建者 Игнатов К А

2019年10月3日

Большинство тем разобрано в качестве начального/обзорного уровня. Но есть полезные ссылки для более глубокого самостоятельного изучения.

創建者 Любовь С

2018年8月30日

Очень уж галопом по Европам прошлись по нейросетям - отсюда ценность 2-й недели сомнительна. В остальном - хорошо.

創建者 Pile I

2018年7月24日

Задача на последней неделе изрядно попила крови - хотелось бы , чтобы формулировка была более четкой

創建者 Alexander P

2019年1月20日

It would be nice to have more practice with neuronets. Anyway it's very interesting course. Thanks!

創建者 Роман

2017年10月22日

Курс слабоват в сравнении с предыдущими курсами, но все равно огромное спасибо его создателям!

創建者 Беденко А А

2018年3月17日

Норм. Временные ряды клевые. Нейронные сети - IMHO не самая сильная тема. Но ниче, пойдет.

創建者 Vlad

2020年8月26日

Добавьте 3 pdf файла к 3 неделям и перепишите полностью последнее задание и будет супер

創建者 Andrei S

2019年12月7日

Проблемным оказался курс по нейронным сетям. Теория и практика очень сильно отличаются.

創建者 Artem L

2018年3月23日

Generally good and in-depth, but not quite accurate in providing information sometimes

創建者 Nikolay E

2017年12月28日

Недели очень разные по сложности. 2 неделя про нейросети заслуживает отдельного курса.

創建者 Dmitrii D

2018年3月6日

Хороший курс, но хотелось бы больше примеров кода с нейросетями.

創建者 Романов Н

2019年8月2日

В целом курс хороший, но неделя с нейросетями - мрак.

創建者 Корщиков М С

2018年4月9日

Отличный курс.

Минус только за тест Ранжирование

創建者 Андрей М

2017年2月19日

Нейронные сеточки чет скомкано как-то были =(

創建者 Ануфриев С С

2017年9月2日

Задания можно было немного посложнее делать.

創建者 Юра К

2017年11月5日

Мног неоднозначностей в данном курсе.

創建者 Duman M

2018年3月9日

Нейронные сети не на должном уровне

創建者 Maksim P

2016年10月11日

Спасибо за курс. Ближе к практике.

創建者 Юрищева А И

2020年8月20日

Есть устаревшие моменты