Об этом курсе
4.8
Оценки: 3,309
Рецензии: 579
100% online

100% online

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Начальный уровень

Начальный уровень

Часов на завершение

Прибл. 28 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 8 hours/week...
Доступные языки

Русский

Субтитры: Русский...

Приобретаемые навыки

ScipyStatisticsPython ProgrammingNumpy
100% online

100% online

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Начальный уровень

Начальный уровень

Часов на завершение

Прибл. 28 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 8 hours/week...
Доступные языки

Русский

Субтитры: Русский...

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
Часов на завершение
8 ч. на завершение

Введение

Добро пожаловать! На этой неделе мы начнём осваивать язык Python — один из главных инструментов специалиста в науке о данных, и вспомним кое-что о производных, которые активно используются при настройке моделей машинного обучения....
Reading
19 видео (всего 115 мин.), 12 материалов для самостоятельного изучения, 7 тестов
Video19 видео
Как устроена специализация и зачем ее проходить3мин
Как устроен этот курс и в чем его главная особенность1мин
МФТИ1мин
Что такое Python и почему мы выбрали именно его6мин
Как установить Анаконду. Windows3мин
Как установить Анаконду. Linux4мин
Как установить Анаконду. Mac3мин
Что такое ноутбуки и как ими пользоваться10мин
Типы данных16мин
Циклы, функции, генераторы, list comprehension13мин
Чтение данных из файлов11мин
Запись файлов, изменение файлов8мин
Функции и их свойства6мин
Предел и производная4мин
Геометрический смысл производной2мин
Производная сложной функции2мин
Задача нахождения экстремума3мин
Вторая производная и выпуклость5мин
Reading12 материала для самостоятельного изучения
Формат специализации и получение сертификата2мин
МФТИ10мин
Немного о Yandex10мин
Python FAQ10мин
Forum&Chat10мин
Знакомство с IPython Notebook10мин
Конспект30мин
Типы данных (ipython notebook)10мин
Чтение данных из файлов (ipython notebook)10мин
Запись файлов, изменение файлов (ipython notebook)10мин
Конспект30мин
Конспект10мин
Quiz6 практического упражнения
Работа с IPython Notebook10мин
Знакомство с Python10мин
Работа с файлами в Python10мин
Синтаксис Python10мин
Функции и экстремумы10мин
Производная и её применения10мин
Неделя
2
Часов на завершение
8 ч. на завершение

Библиотеки Python и линейная алгебра

На этой неделе мы познакомимся с Python-библиотеками, содержащими большое количество полезных инструментов: от быстрых операций с многомерными массивами до визуализации и реализации различных математических методов. Кроме того, мы освоим линейную алгебру — основной математический аппарат для работы с данными: в большинстве задач данные можно представить в виде векторов или матриц....
Reading
14 видео (всего 97 мин.), 8 материалов для самостоятельного изучения, 10 тестов
Video14 видео
Pandas. Индексация и селекция13мин
Первое знакомство NumPy, SciPy и Matplotlib16мин
Решение оптимизационных задач в SciPy4мин
Знакомство с линейной алгеброй5мин
Векторные пространства3мин
Линейная независимость6мин
Операции в векторных пространствах6мин
Зачем нужны матрицы?5мин
Матричные операции7мин
Ранг и определитель5мин
Системы линейных уравнений4мин
Особые виды матриц4мин
Собственные числа и векторы3мин
Reading8 материала для самостоятельного изучения
Pandas. DataFrame (ipython notebook)10мин
Pandas. Индексация и селекция (ipython notebook)10мин
Первое знакомство с Numpy, Scipy и Matplotlib (ipython notebook)10мин
Оптимизация в Scipy (ipython notebook)10мин
NumPy: векторы и операции над ними10мин
Конспект30мин
NumPy: матрицы и операции над ними10мин
Конспект30мин
Quiz9 практического упражнения
Pandas10мин
Numpy10мин
Pandas, Numpy, Scipy, Matplotlib10мин
Базовые понятия линейной алгебры10мин
Линейная независимость и размерность10мин
Векторные пространства и NumPy10мин
Что можно делать с матрицами?10мин
Разрешимость систем линейных уравнений и ранги10мин
Матрицы и NumPy10мин
Неделя
3
Часов на завершение
6 ч. на завершение

Оптимизация и матричные разложения

На этой неделе мы научимся с помощью методов оптимизации находить наилучшие значения параметров системы, чтобы минимизировать затраты или максимизировать точность предсказаний, а также познакомимся с матричными разложениями, которые используются при построении регрессионных моделей, для уменьшения размерности данных, в рекомендательных системах и в анализе текстов. ...
Reading
12 видео (всего 47 мин.), 3 материалов для самостоятельного изучения, 7 тестов
Video12 видео
Применение градиента3мин
Производная по направлению2мин
Касательная плоскость и линейное приближение2мин
Направление наискорейшего роста2мин
Оптимизация негладких функций4мин
Метод имитации отжига4мин
Генетические алгоритмы и дифференциальная эволюция4мин
Нелдер-Мид3мин
Разложения матриц в произведение, сингулярное разложение3мин
Приближение матрицей меньшего ранга5мин
Связь сингулярного разложения и приближения матрицей меньшего ранга6мин
Reading3 материала для самостоятельного изучения
Конспект30мин
Конспект30мин
Конспект30мин
Quiz6 практического упражнения
Частные производные10мин
Градиент и его применения10мин
Повторение: гладкость и градиентный спуск10мин
Методы оптимизации в негладких задачах10мин
Повторение линейной алгебры10мин
Матричные разложения10мин
Неделя
4
Часов на завершение
6 ч. на завершение

Случайность

На этой неделе мы освоим базовые концепции теории вероятностей и статистики, которые необходимы для понимания механизма работы практически всех методов анализа данных. Мы разберёмся с самыми популярными распределениями, узнаем, какие явления ими описываются и какими статистиками оцениваются их параметры, а также научимся строить доверительные интервалы....
Reading
11 видео (всего 59 мин.), 7 материалов для самостоятельного изучения, 7 тестов
Video11 видео
Свойства вероятности3мин
Условная вероятность2мин
Дискретные случайные величины4мин
Непрерывные случайные величины7мин
Оценка распределения по выборке6мин
Важные характеристики распределений6мин
Важные статистики5мин
Центральная предельная теорема5мин
Доверительные интервалы6мин
Бонусное видео6мин
Reading7 материала для самостоятельного изучения
Работа со случайными величинами (ipython notebook)10мин
Конспект30мин
Оценка распределения по выборке (ipython notebook)10мин
Конспект30мин
Материалы к бонусному видео10мин
Список литературы10мин
Финальные титры10мин
Quiz6 практического упражнения
Вероятность10мин
Случайные величины10мин
Вероятность и случайные величины20мин
Распределения, параметры и оценки10мин
ЦПТ и доверительные интервалы10мин
Статистики20мин
4.8
Рецензии: 579Chevron Right
Формирование карьерного пути

38%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы
Карьерные преимущества

83%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Продвижение по карьерной лестнице

29%

стал больше зарабатывать или получил повышение

Лучшие рецензии

автор: ATAug 23rd 2016

Хороший курс, вспомнил немного линала, python и numpy/scipy. Практические задания интересные и позволяют "набить руку", думаю, ценность курса в основном в упоре на практическое применение навыков.

автор: OYApr 4th 2016

Отличный курс для начинающих. Всё объясняется очень просто, буквально "на пальцах". Дополнительные материалы всегда можно найти в Интернет, но необходимость в этом практически не возникает.

О 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....

О 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....

О специализации ''Машинное обучение и анализ данных'

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

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • 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.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.