課程信息
38,247 次近期查看

Learner Career Outcomes

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。

中級

完成時間大約為48 小時

建議:6 недель обучения, 7-9 часов в неделю...

俄語(Russian)

字幕:俄語(Russian)

Learner Career Outcomes

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。

中級

完成時間大約為48 小時

建議:6 недель обучения, 7-9 часов в неделю...

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 5 小時

Математика и Python для анализа данных

12 個視頻 (總計 65 分鐘), 10 個閱讀材料, 4 個測驗
12 個視頻
Векторы и матрицы3分鐘
Определитель матрицы1分鐘
Операции с матрицами. Собственные числа матриц4分鐘
Знакомство с библиотекой Numpy14分鐘
Знакомство с библиотекой scipy5分鐘
Знакомство с библиотекой Pandas2分鐘
Объект pandas.Series4分鐘
Объект pandas.DataFrame9分鐘
Группировка данных6分鐘
Работа с несколькими таблицами7分鐘
Преобразование признаков3分鐘
10 個閱讀材料
Telegram и форум курса10分鐘
Mail.Ru Group5分鐘
Фонд развития онлайн-образования5分鐘
Математика10分鐘
Дополнительная литература10分鐘
Установка Anaconda10分鐘
Документация и другие источники10分鐘
Документация и другие источники10分鐘
Тест Pandas - решение от преподавателей10分鐘
Конспект 1-ой недели10分鐘
4 個練習
Основные понятия математического анализа10分鐘
Основные понятия линейной алгебры20分鐘
Numpy и scipy50分鐘
Pandas1小時
2
完成時間為 5 小時

Визуализация данных и статистика

15 個視頻 (總計 81 分鐘), 4 個閱讀材料, 3 個測驗
15 個視頻
Визуализация с matplotlib8分鐘
Расширенная визуализация с matplotlib8分鐘
Визуализация с pandas8分鐘
Интерактивная визуализация с plotly10分鐘
Определение вероятности5分鐘
Случайная величина4分鐘
Показатели центра распределения4分鐘
Нормальное распределение3分鐘
Центральная предельная теорема1分鐘
Зависимость между случайными величинами2分鐘
Распределение Стьюдента1分鐘
Статистика в scipy6分鐘
Доверительный интервал8分鐘
Проверка гипотез и распределение Стьюдента5分鐘
4 個閱讀材料
Дополнительные источники по визуализации10分鐘
Дополнительные источники по статистике10分鐘
Практика по статистике – решение от преподавателей10分鐘
Конспект 2-ой недели10分鐘
2 個練習
Статистический анализ10分鐘
Практика по статистике1小時
3
完成時間為 8 小時

Обучение с учителем

13 個視頻 (總計 61 分鐘), 8 個閱讀材料, 7 個測驗
13 個視頻
Виды машинного обучения7分鐘
Линейная регрессия2分鐘
Функционал качества и градиентный спуск3分鐘
Логистическая регрессия2分鐘
Применение линейных моделей9分鐘
Данные и переобучение8分鐘
Метрики качества4分鐘
Применение метрик качества8分鐘
Решающие деревья2分鐘
Случайный лес3分鐘
Градиентный бустинг2分鐘
Применение ансамблевых моделей5分鐘
8 個閱讀材料
Дополнительные источники по линейным моделям10分鐘
Применение линейной регрессии – решение от преподавателей10分鐘
Дополнительные источники по измерению качества моделей10分鐘
Регуляризация – решение от преподавателей10分鐘
Метрики качества – решение от преподавателей10分鐘
Дополнительные источники по ансамблевым моделям10分鐘
Практика по ансамблевым моделям – решение от преподавателей10分鐘
Конспект 3-ей недели10分鐘
7 個練習
Линейные модели15分鐘
Применение линейной регрессии1小時
Измерение качества моделей20分鐘
Регуляризация1小時
Метрики качества1小時
Ансамблевые модели10分鐘
Практика по ансамблевым моделям2小時
4
完成時間為 7 小時

Методы обучения без учителя

20 個視頻 (總計 124 分鐘), 7 個閱讀材料, 6 個測驗
20 個視頻
Задача кластеризации, группы методов3分鐘
Метод K-средних7分鐘
Практика. Метод K-средних5分鐘
Иерархическая кластеризация. Агломеративный алгоритм5分鐘
Практика. Иерархическая кластеризация8分鐘
DBSCAN6分鐘
Практическое применение DBSCAN7分鐘
Оценки качества кластеризации7分鐘
Мотивация3分鐘
Метод Главных Компонент (Principal Component Analysis)7分鐘
Сингулярное разложение матрицы и связь с PCA2分鐘
Практика. Применение PCA на данных11分鐘
Многомерное шкалирование6分鐘
T-SNE5分鐘
Практика. Применение T-SNE на данных5分鐘
Рекомендательные системы6分鐘
Методы коллаборативной фильтрации5分鐘
Методы с матричными разложениями4分鐘
Практика. Матрица рейтингов и SVD11分鐘
7 個閱讀材料
Дополнительные источники по кластеризации10分鐘
Практика по кластеризации – решение от преподавателей10分鐘
Дополнительные источники по методам понижения размерности10分鐘
PCA – решение от преподавателей10分鐘
Дополнительные источники по рекомендательным системам10分鐘
Создание рекомендательной системы – решение от преподавателей10分鐘
Конспект 4-ой недели10分鐘
6 個練習
Кластеризация10分鐘
Практика по кластеризации1小時
Методы понижения размерности10分鐘
PCA1小時
Рекомендательные системы10分鐘
Создание рекомендательной системы1小時
4.5
11 條評論Chevron Right

來自Python для анализа данных的熱門評論

創建者 SNov 24th 2019

Good starting Python ML packages course for people who knew something about ML and programming and statistics.\n\nThere are some technical problems which could have been eliminated but hadn't.

創建者 YLJul 20th 2019

Хотелось бы более подробные уроки по машинному обучению. Думаю, если увеличить количество недель обучения и увеличить количество материала, было бы лучше

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 ФРОО

Фонд развития онлайн-образования объединяет образовательные стартапы, проекты в области EdTech и запускает собственные онлайн-программы в области машинного обучения, программирования, мобильной разработки, VR, дизайна и IT. Мы выстраиваем экосистему для обучения на всех стадиях жизненного цикла: от идеи и поиска средств на производство образовательной программы до поддержки, продаж и маркетинга. А сотрудничество с крупнейшими образовательными платформами позволяет запускать онлайн-курсы с максимальным эффектом и пользой для всех заинтересованных сторон....

關於 Mail.Ru 集团

Mail.Ru Group, международный бренд My.com – крупнейший холдинг в России по дневной мобильной аудитории. В рамках стратегии communitainment Mail.Ru Group развивает единую интегрированную платформу коммуникационных и развлекательных интернет-сервисов. Компании принадлежат лидирующий почтовый сервис, один из крупнейших порталов в рунете, крупнейшие русскоязычные социальные сети – ВКонтакте, Одноклассники и Мой Мир, а также два популярных в России и СНГ мессенджера – Агент Mail.Ru и ICQ....

關於 Программирование на Python 專項課程

Программа состоит из четырех курсов, каждый из которых раскрывает определенную тему в Python. Сначала вы научитесь основным конструкциям языка и другим особенностям программирования на Python, далее углубитесь в объектно-ориентированное программирование. Научитесь создавать веб-сервисы и проводить анализ данных. Программа подойдет для студентов и профессионалов с начальными навыками программирования....
Программирование на Python

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