課程信息
285,603 次近期查看

Learner Career Outcomes

40%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

44%

通過此課程獲得實實在在的工作福利

26%

加薪或升職

第 1 門課程(共 6 門)

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

根據您的日程表重置截止日期。

初級

完成時間大約為28 小時

建議:8 hours/week...

俄語(Russian)

字幕:俄語(Russian)

您將獲得的技能

ScipyStatisticsPython ProgrammingNumpy

Learner Career Outcomes

40%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

44%

通過此課程獲得實實在在的工作福利

26%

加薪或升職

第 1 門課程(共 6 門)

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

根據您的日程表重置截止日期。

初級

完成時間大約為28 小時

建議:8 hours/week...

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
完成時間為 8 小時

Введение

19 個視頻 (總計 115 分鐘), 12 個閱讀材料, 7 個測驗
19 個視頻
Как устроена специализация и зачем ее проходить3分鐘
Как устроен этот курс и в чем его главная особенность1分鐘
МФТИ1分鐘
Что такое Python и почему мы выбрали именно его6分鐘
Как установить Анаконду. Windows3分鐘
Как установить Анаконду. Linux4分鐘
Как установить Анаконду. Mac3分鐘
Что такое ноутбуки и как ими пользоваться10分鐘
Типы данных16分鐘
Циклы, функции, генераторы, list comprehension13分鐘
Чтение данных из файлов11分鐘
Запись файлов, изменение файлов8分鐘
Функции и их свойства6分鐘
Предел и производная4分鐘
Геометрический смысл производной2分鐘
Производная сложной функции2分鐘
Задача нахождения экстремума3分鐘
Вторая производная и выпуклость5分鐘
12 個閱讀材料
Формат специализации и получение сертификата2分鐘
МФТИ10分鐘
Немного о Yandex10分鐘
Python FAQ10分鐘
Forum&Chat10分鐘
Знакомство с IPython Notebook10分鐘
Конспект30分鐘
Типы данных (ipython notebook)10分鐘
Чтение данных из файлов (ipython notebook)10分鐘
Запись файлов, изменение файлов (ipython notebook)10分鐘
Конспект30分鐘
Конспект10分鐘
6 個練習
Работа с IPython Notebook10分鐘
Знакомство с Python10分鐘
Работа с файлами в Python10分鐘
Синтаксис Python10分鐘
Функции и экстремумы10分鐘
Производная и её применения10分鐘
2
完成時間為 8 小時

Библиотеки Python и линейная алгебра

14 個視頻 (總計 97 分鐘), 8 個閱讀材料, 10 個測驗
14 個視頻
Pandas. Индексация и селекция13分鐘
Первое знакомство NumPy, SciPy и Matplotlib16分鐘
Решение оптимизационных задач в SciPy4分鐘
Знакомство с линейной алгеброй5分鐘
Векторные пространства3分鐘
Линейная независимость6分鐘
Операции в векторных пространствах6分鐘
Зачем нужны матрицы?5分鐘
Матричные операции7分鐘
Ранг и определитель5分鐘
Системы линейных уравнений4分鐘
Особые виды матриц4分鐘
Собственные числа и векторы3分鐘
8 個閱讀材料
Pandas. DataFrame (ipython notebook)10分鐘
Pandas. Индексация и селекция (ipython notebook)10分鐘
Первое знакомство с Numpy, Scipy и Matplotlib (ipython notebook)10分鐘
Оптимизация в Scipy (ipython notebook)10分鐘
NumPy: векторы и операции над ними10分鐘
Конспект30分鐘
NumPy: матрицы и операции над ними10分鐘
Конспект30分鐘
9 個練習
Pandas10分鐘
Numpy10分鐘
Pandas, Numpy, Scipy, Matplotlib10分鐘
Базовые понятия линейной алгебры10分鐘
Линейная независимость и размерность10分鐘
Векторные пространства и NumPy10分鐘
Что можно делать с матрицами?10分鐘
Разрешимость систем линейных уравнений и ранги10分鐘
Матрицы и NumPy10分鐘
3
完成時間為 6 小時

Оптимизация и матричные разложения

12 個視頻 (總計 47 分鐘), 3 個閱讀材料, 7 個測驗
12 個視頻
Применение градиента3分鐘
Производная по направлению2分鐘
Касательная плоскость и линейное приближение2分鐘
Направление наискорейшего роста2分鐘
Оптимизация негладких функций4分鐘
Метод имитации отжига4分鐘
Генетические алгоритмы и дифференциальная эволюция4分鐘
Нелдер-Мид3分鐘
Разложения матриц в произведение, сингулярное разложение3分鐘
Приближение матрицей меньшего ранга5分鐘
Связь сингулярного разложения и приближения матрицей меньшего ранга6分鐘
3 個閱讀材料
Конспект30分鐘
Конспект30分鐘
Конспект30分鐘
6 個練習
Частные производные10分鐘
Градиент и его применения10分鐘
Повторение: гладкость и градиентный спуск10分鐘
Методы оптимизации в негладких задачах10分鐘
Повторение линейной алгебры10分鐘
Матричные разложения10分鐘
4
完成時間為 6 小時

Случайность

11 個視頻 (總計 59 分鐘), 7 個閱讀材料, 7 個測驗
11 個視頻
Свойства вероятности3分鐘
Условная вероятность2分鐘
Дискретные случайные величины4分鐘
Непрерывные случайные величины7分鐘
Оценка распределения по выборке6分鐘
Важные характеристики распределений6分鐘
Важные статистики5分鐘
Центральная предельная теорема5分鐘
Доверительные интервалы6分鐘
Бонусное видео6分鐘
7 個閱讀材料
Работа со случайными величинами (ipython notebook)10分鐘
Конспект30分鐘
Оценка распределения по выборке (ipython notebook)10分鐘
Конспект30分鐘
Материалы к бонусному видео10分鐘
Список литературы10分鐘
Финальные титры10分鐘
6 個練習
Вероятность10分鐘
Случайные величины10分鐘
Вероятность и случайные величины20分鐘
Распределения, параметры и оценки10分鐘
ЦПТ и доверительные интервалы10分鐘
Статистики20分鐘
4.8
728 條評論Chevron Right

來自Математика и Python для анализа данных的熱門評論

創建者 GDAug 9th 2018

Лучший вводный курс, который я видел. Есть мелкие огрехи в изложении математической части, но это ерунда по сравнению с четкостью и полнотой изложения программистской части и обилием примеров. Спасибо

創建者 KAFeb 16th 2016

Прошел много курсов по Data Science, этот курс не разочаровал. Подается в лучших западных традициях. Неформально объясняется материал, много примеров. Надеюсь, и дальше специализация не подкачает.

關於 莫斯科物理科学与技术学院

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....

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 机器学习和数据分析 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....
机器学习和数据分析

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