課程信息
4.7
578 個評分
82 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。
高級

高級

完成時間(小時)

完成時間大約為39 小時

建議:4 недели обучения, через 2-4 часа / неделю...
可選語言

俄語(Russian)

字幕:俄語(Russian)...

您將獲得的技能

A/B TestingData AnalysisCorrelation And DependenceStatistical Hypothesis TestingStatistics
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。
高級

高級

完成時間(小時)

完成時間大約為39 小時

建議:4 недели обучения, через 2-4 часа / неделю...
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 6 小時

Интервалы и гипотезы

Добро пожаловать на курс "Построение выводов по данным"! В этом модуле вы узнаете, как работают базовые статистические техники — интервальное оценивание и проверка гипотез. В тестах вас ждёт большое количество задач с реальными данными на применение этих техник....
Reading
21 個視頻(共 106 分鐘), 14 個閱讀材料, 5 個測驗
Video21 個視頻
Как устроена специализация, и зачем ее проходить3分鐘
Выводы и рациональность2分鐘
Проблемы построения выводов1分鐘
Примеры прикладных задач1分鐘
Как устроен этот курс1分鐘
МФТИ1分鐘
Интервальные оценки с помощью квантилей4分鐘
Доверительные интервалы с помощью квантилей6分鐘
Распределения, производные от нормального5分鐘
Доверительные интервалы для среднего8分鐘
Доверительные интервалы для доли8分鐘
Доверительные интервалы для двух долей5分鐘
Доверительные интервалы на основе бутстрепа8分鐘
Проверка гипотез: начало5分鐘
Ошибки I и II рода3分鐘
Достигаемый уровень значимости2分鐘
Статистическая и практическая значимость6分鐘
Биномиальный критерий для доли7分鐘
Критерии согласия Пирсона (хи-квадрат)5分鐘
Связь между проверкой гипотез и доверительными интервалами8分鐘
Reading14 個閱讀材料
Формат специализации и получение сертификата10分鐘
МФТИ10分鐘
Немного о Yandex10分鐘
Forum&Chat10分鐘
Доверительные интервалы для среднего [ipython notebook]10分鐘
Доверительные интервалы для доли [ipython notebook]10分鐘
Доверительные интервалы для двух долей [ipython notebook]10分鐘
Доверительные интервалы на основе бутстрепа [ipython notebook]10分鐘
Слайды к лекциям10分鐘
Конспект10分鐘
Биномиальный критерий для доли [ipython notebook]10分鐘
Критерии согласия Пирсона (хи-квадрат) [ipython notebook]10分鐘
Слайды к лекциям10分鐘
Конспект10分鐘
Quiz5 個練習
Доверительные интервалы для среднего14分鐘
Доверительные интервалы для долей12分鐘
Доверительные интервалы16分鐘
Теория проверки гипотез14分鐘
Практика проверки гипотез10分鐘
2
完成時間(小時)
完成時間為 5 小時

АБ-тестирование

Вторая неделя посвящена задачам АБ-тестирования — статистической технике, позволяющей оценить действие изменений в вашем продукте на конечного пользователя. Вы узнаете, как правильно такой эксперимент строить и какими методами анализировать. ...
Reading
21 個視頻(共 137 分鐘), 10 個閱讀材料, 4 個測驗
Video21 個視頻
Где используется АБ-тестирование3分鐘
Метрики4分鐘
Дизайн эксперимента4分鐘
Устойчивость6分鐘
Размер выборки3分鐘
Одновыборочные критерии Стьюдента10分鐘
Двухвыборочные критерии Стьюдента, независимые выборки7分鐘
Двухвыборочные критерии Стьюдента, связанные выборки4分鐘
Нормальность выборок8分鐘
Пример: применение критериев Стьюдента9分鐘
Гипотезы о долях8分鐘
Пример: проверка гипотез о долях8分鐘
Как работают непараметрические критерии?2分鐘
Критерии знаков6分鐘
Ранговые критерии9分鐘
Перестановочные критерии8分鐘
Перестановки и бутстреп7分鐘
Пример: одновыборочные непараметрические критерии7分鐘
Пример: двухвыборочные непараметрические критерии (связанные выборки)6分鐘
Пример: двухвыборочные непараметрические критерии (независимые выборки)6分鐘
Reading10 個閱讀材料
Конспект10分鐘
Применение критериев Стьюдента [ipython notebook]10分鐘
Проверка гипотез о долях [ipython notebook]10分鐘
Слайды к лекциям10分鐘
Конспект10分鐘
Одновыборочные непараметрические критерии [ipython notebook]10分鐘
Двухвыборочные непараметрические критерии (связанные выборки) [ipython notebook]10分鐘
Двухвыборочные непараметрические критерии (независимые выборки) [ipython notebook]10分鐘
Слайды к лекциям10分鐘
Конспект10分鐘
Quiz4 個練習
Планирование эксперимента8分鐘
Критерии Стьюдента14分鐘
Параметрические критерии14分鐘
Непараметрические критерии14分鐘
3
完成時間(小時)
完成時間為 6 小時

Закономерности и зависимости

На этой неделе мы будем искать закономерности и выявлять зависимости. Для этого можно использовать разные методы; мы поговорим о корреляционных и регрессионных. Поскольку в основе этих методов лежит проверка большого количества гипотез, необходимо делать поправку на множественность — почему и как, вы тоже узнаете....
Reading
22 個視頻(共 144 分鐘), 11 個閱讀材料, 6 個測驗
Video22 個視頻
Внешние факторы, влияющие на продажи4分鐘
Корреляция Пирсона3分鐘
Корреляция Спирмена3分鐘
Корреляция Мэтьюса и коэффициент Крамера4分鐘
Пример: поиск взаимосвязей с помощью корреляции7分鐘
Значимость корреляции8分鐘
Булщит и консервативность8分鐘
Корреляция и причинно-следственная связь3分鐘
В чем проблема?5分鐘
Постановка4分鐘
FWER. Поправка Бонферрони5分鐘
FWER. Метод Холма4分鐘
FDR. Метод Бенджамини-Хохберга5分鐘
Пример: поправки на множественную проверку при корреляционном анализе7分鐘
Анализ подгрупп6分鐘
Взаимосвязь нескольких признаков4分鐘
Свойства решения задачи8分鐘
Интервалы и гипотезы9分鐘
Проверка предположений7分鐘
Регрессия и причинно-следственные связи9分鐘
Пример: оценка зависимости с помощью регрессии19分鐘
Reading11 個閱讀材料
Конспект10分鐘
Поиск взаимосвязей с помощью корреляции [ipython notebook]10分鐘
Слайды к лекциям10分鐘
Конспект10分鐘
Поправки на множественную проверку при корреляционном анализе [ipython notebook]10分鐘
Слайды к лекциям10分鐘
Конспект10分鐘
Оценка зависимости с помощью регрессии [ipython notebook]10分鐘
Слайды к лекциям10分鐘
Конспект10分鐘
Q&A10分鐘
Quiz6 個練習
Коэффициенты корреляции10分鐘
Корреляционный анализ20分鐘
Поправки на множественную проверку12分鐘
Множественная проверка гипотез16分鐘
Теория построения регрессии10分鐘
Практика построения регрессии20分鐘
4
完成時間(小時)
完成時間為 6 小時

Неделя задач

На этой неделе мы поговорим с экспертами в прикладных областях анализа данных и узнаем, чем особенны их задачи, какие методы построения выводов они используют, и на что они советуют обращать внимание. Для прохождения курса вам нужно решить как минимум два задания, но, если вам интересно, вы можете сделать все....
Reading
4 個視頻(共 57 分鐘), 3 個閱讀材料, 1 個測驗
Video4 個視頻
Интервью с Алексеем Шатерниковым про скоринг15分鐘
Интервью с Еленой Кунаковой18分鐘
Интервью с Алексеем Шатерниковым про отток12分鐘
Reading3 個閱讀材料
Список литературы10分鐘
Финальные титры10分鐘
Стань ментором специализации10分鐘
Quiz2 個練習
Анализ результатов АБ-теста14分鐘
Анализ эффективности удержания18分鐘
4.7
82 個審閱Chevron Right
職業方向

67%

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

熱門審閱

創建者 RRJul 5th 2017

Сложные задания - в отличие от предыдущих курсов нахрапом не сдать, нужно разбираться в материале, дополнительно изучать что-то.\n\nэто прекрасно!

創建者 AAJan 6th 2017

Самый сложный и содержательный курс специализации, особенно последняя неделя - огонь! такие качественные кейчы от спецов. Респект ребята!

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