About this course: Анализ данных и машинное обучение существенно опираются на результаты из математического анализа, линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей. Без фундаментальных знаний по этим наукам невозможно понимать, как устроены методы анализа данных. Задача этого курса — сформировать такой фундамент. Мы обойдёмся без сложных формул и доказательств и сделаем упор на интерпретации и понимании смысла математических понятий и объектов. Для успешного применения методов анализа данных нужно уметь программировать. Фактическим стандартом для этого в наши дни является язык Python. В данном курсе мы предлагаем познакомиться с его синтаксисом, а также научиться работать с его основными библиотеками, полезными для анализа данных, например, NumPy, SciPy, Matplotlib и Pandas.
Who is this class for: Этот курс предназначен в первую очередь для тех, кто уже имеет техническое образование, но либо достаточно давно имел дело с аппаратом математического анализа, линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей и математической статистики, либо в свое время не смог в полной мере проникнуться красотой и практической полезностью этих областей математики. Вспомнить уже забытое или ближе познакомиться с тем, что с первого раза не показалось таким уж захватывающим, — крайне важно для понимания методов машинного обучения, ведь всё в машинном обучении делается на языке математики. Мы постарались сделать это напоминание или новое знакомство максимально приближенным к тем задачам, которые будут рассматриваться в следующих курсах. Освобождая изложение от громоздких формализмов и используя простые аналогии, мы, однако, столкнулись с тем, что какие-то вопросы получилось осветить не настолько подробно, чтобы с помощью наших лекций можно было познакомиться с высшей математикой впервые. В этом случае будет очень полезно вместе с прохождением курса обратиться к изучению материалов из списка литературы.
Taught by: Евгений Рябенко, кандидат физико-математических наук, доцент
факультет управления и прикладной математики
Taught by: Evgeny Sokolov
Taught by: Victor Kantor
Taught by: Emeli Dral
| Basic Info |
Course 1 of 6 in the
Машинное обучение и анализ данных Specialization.
|
| Level | Beginner |
| Language | Russian |
| How To Pass | Pass all graded assignments to complete the course. |
| User Ratings |
Each course is like an interactive textbook, featuring pre-recorded videos, quizzes and projects.
Connect with thousands of other learners and debate ideas, discuss course material, and get help mastering concepts.
Earn official recognition for your work, and share your success with friends, colleagues, and employers.
| Audit | Purchase Course | |
|---|---|---|
| Access to course materials | Available | Available |
| Access to graded materials | Not available | Available |
| Receive a final grade | Not available | Available |
| Earn a shareable Course Certificate | Not available | Available |
Очень полезный курс.
По ходу прохождения специализации несколько раз возвращался к конспектам этого курса
очень хороший курс
Хороший курс, чтобы познакомиться с основами Python и статистики.
Coursera provides universal access to the world’s best education, partnering with top universities and organizations to offer courses online.
AA
Отличный курс. Хотя в некоторых местах довольно поверхностное и, тем не менее, все равно сложное повествование. Странная комбинация. В остальном курс дает необходимую базу для решения задач с помощью Python (в первую очередь учит искать информацию в описании библиотек) и некоторые идеи использования математического аппарата в решении задач.