Об этом курсе

Недавно просмотрено: 19,916
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 11 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • Project structure of interactive Python data applications

  • Python web server frameworks: (e.g.) Flask, Django, Dash

  • Best practices around deploying ML models and monitoring performance

  • Deployment scripts, serializing models, APIs

Приобретаемые навыки

Python ProgrammingBig Data ProductsRecommender Systems
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 11 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

от партнера

Логотип Калифорнийский университет в Сан-Диего

Калифорнийский университет в Сан-Диего

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

2 ч. на завершение

Introduction

2 ч. на завершение
5 видео ((всего 54 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
5 видео
Recommender Systems versus Other Forms of Supervised Learning7мин
Collaborative Filtering-Based Recommendation19мин
Latent Factor Models (Part 1)11мин
Latent Factor Models (Part 2)11мин
3 материала для самостоятельного изучения
Syllabus10мин
Course Materials10мин
Setting Up Your System10мин
3 практических упражнения
Review: Recommender Systems4мин
Review: Introduction to Latent Factor Models4мин
Recommender Systems and Latent Factor Models20мин
Неделя
2

Неделя 2

1 ч. на завершение

Implementing Recommender Systems

1 ч. на завершение
4 видео ((всего 36 мин.))
4 видео
Similarity-Based Recommender for Rating Prediction7мин
Implementing a Latent Factor Model (Part 1)11мин
Implementing a Latent Factor Model (Part 2)6мин
3 практических упражнения
Review: Similarity-Based Recommenders5мин
Review: Implementing Latent Factor Models4мин
Implementing Recommender Systems10мин
Неделя
3

Неделя 3

1 ч. на завершение

Deploying Recommender Systems

1 ч. на завершение
3 видео ((всего 17 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
3 видео
Intro to Django5мин
Flask7мин
1 материал для самостоятельного изучения
Setting up Your Workspace with Docker: Django10мин
2 практических упражнения
Review: Flask and Django30мин
Deploying Recommender Systems5мин
Неделя
4

Неделя 4

2 ч. на завершение

Project 4: Recommender System

2 ч. на завершение
2 материалов для самостоятельного изучения
2 материала для самостоятельного изучения
Project Description10мин
How to Find a Dataset10мин

Специализация Python Data Products for Predictive Analytics: общие сведения

Python data products are powering the AI revolution. Top companies like Google, Facebook, and Netflix use predictive analytics to improve the products and services we use every day. Take your Python skills to the next level and learn to make accurate predictions with data-driven systems and deploy machine learning models with this four-course Specialization from UC San Diego. This Specialization is for learners who are proficient with the basics of Python. You’ll start by creating your first data strategy. You’ll also develop statistical models, devise data-driven workflows, and learn to make meaningful predictions for a wide-range of business and research purposes. Finally, you’ll use design thinking methodology and data science techniques to extract insights from a wide range of data sources. This is your chance to master one of the technology industry’s most in-demand skills. Python Data Products for Predictive Analytics is taught by Professor Ilkay Altintas, Ph.D. and Julian McAuley. Dr. Alintas is a prominent figure in the data science community and the designer of the highly-popular Big Data Specialization on Coursera. She has helped educate hundreds of thousands of learners on how to unlock value from massive datasets....
Python Data Products for Predictive Analytics

Часто задаваемые вопросы

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.