Об этом курсе
4.7
Оценки: 602
Рецензии: 84
Специализация
100% онлайн

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень

Продвинутый уровень

Часов на завершение

Прибл. 39 часов на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 4 недели обучения, через 2-4 часа / неделю...
Доступные языки

Русский

Субтитры: Русский

Приобретаемые навыки

A/B TestingData AnalysisCorrelation And DependenceStatistical Hypothesis TestingStatistics
Специализация
100% онлайн

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень

Продвинутый уровень

Часов на завершение

Прибл. 39 часов на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 4 недели обучения, через 2-4 часа / неделю...
Доступные языки

Русский

Субтитры: Русский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
Часов на завершение
6 ч. на завершение

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 видео ((всего 106 мин.)), 14 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
Video21 видео
Как устроена специализация, и зачем ее проходить3мин
Выводы и рациональность2мин
Проблемы построения выводов1мин
Примеры прикладных задач1мин
Как устроен этот курс1мин
МФТИ1мин
Интервальные оценки с помощью квантилей4мин
Доверительные интервалы с помощью квантилей6мин
Распределения, производные от нормального5мин
Доверительные интервалы для среднего8мин
Доверительные интервалы для доли8мин
Доверительные интервалы для двух долей5мин
Доверительные интервалы на основе бутстрепа8мин
Проверка гипотез: начало5мин
Ошибки I и II рода3мин
Достигаемый уровень значимости2мин
Статистическая и практическая значимость6мин
Биномиальный критерий для доли7мин
Критерии согласия Пирсона (хи-квадрат)5мин
Связь между проверкой гипотез и доверительными интервалами8мин
Reading14 материалов для самостоятельного изучения
Формат специализации и получение сертификата10мин
МФТИ10мин
Немного о Yandex10мин
Forum&Chat10мин
Доверительные интервалы для среднего [ipython notebook]10мин
Доверительные интервалы для доли [ipython notebook]10мин
Доверительные интервалы для двух долей [ipython notebook]10мин
Доверительные интервалы на основе бутстрепа [ipython notebook]10мин
Слайды к лекциям10мин
Конспект10мин
Биномиальный критерий для доли [ipython notebook]10мин
Критерии согласия Пирсона (хи-квадрат) [ipython notebook]10мин
Слайды к лекциям10мин
Конспект10мин
Quiz5 практических упражнений
Доверительные интервалы для среднего14мин
Доверительные интервалы для долей12мин
Доверительные интервалы16мин
Теория проверки гипотез14мин
Практика проверки гипотез10мин
Неделя
2
Часов на завершение
5 ч. на завершение

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 видео ((всего 137 мин.)), 10 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
Video21 видео
Где используется АБ-тестирование3мин
Метрики4мин
Дизайн эксперимента4мин
Устойчивость6мин
Размер выборки3мин
Одновыборочные критерии Стьюдента10мин
Двухвыборочные критерии Стьюдента, независимые выборки7мин
Двухвыборочные критерии Стьюдента, связанные выборки4мин
Нормальность выборок8мин
Пример: применение критериев Стьюдента9мин
Гипотезы о долях8мин
Пример: проверка гипотез о долях8мин
Как работают непараметрические критерии?2мин
Критерии знаков6мин
Ранговые критерии9мин
Перестановочные критерии8мин
Перестановки и бутстреп7мин
Пример: одновыборочные непараметрические критерии7мин
Пример: двухвыборочные непараметрические критерии (связанные выборки)6мин
Пример: двухвыборочные непараметрические критерии (независимые выборки)6мин
Reading10 материалов для самостоятельного изучения
Конспект10мин
Применение критериев Стьюдента [ipython notebook]10мин
Проверка гипотез о долях [ipython notebook]10мин
Слайды к лекциям10мин
Конспект10мин
Одновыборочные непараметрические критерии [ipython notebook]10мин
Двухвыборочные непараметрические критерии (связанные выборки) [ipython notebook]10мин
Двухвыборочные непараметрические критерии (независимые выборки) [ipython notebook]10мин
Слайды к лекциям10мин
Конспект10мин
Quiz4 практических упражнения
Планирование эксперимента8мин
Критерии Стьюдента14мин
Параметрические критерии14мин
Непараметрические критерии14мин
Неделя
3
Часов на завершение
6 ч. на завершение

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 видео ((всего 144 мин.)), 11 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов
Video22 видео
Внешние факторы, влияющие на продажи4мин
Корреляция Пирсона3мин
Корреляция Спирмена3мин
Корреляция Мэтьюса и коэффициент Крамера4мин
Пример: поиск взаимосвязей с помощью корреляции7мин
Значимость корреляции8мин
Булщит и консервативность8мин
Корреляция и причинно-следственная связь3мин
В чем проблема?5мин
Постановка4мин
FWER. Поправка Бонферрони5мин
FWER. Метод Холма4мин
FDR. Метод Бенджамини-Хохберга5мин
Пример: поправки на множественную проверку при корреляционном анализе7мин
Анализ подгрупп6мин
Взаимосвязь нескольких признаков4мин
Свойства решения задачи8мин
Интервалы и гипотезы9мин
Проверка предположений7мин
Регрессия и причинно-следственные связи9мин
Пример: оценка зависимости с помощью регрессии19мин
Reading11 материалов для самостоятельного изучения
Конспект10мин
Поиск взаимосвязей с помощью корреляции [ipython notebook]10мин
Слайды к лекциям10мин
Конспект10мин
Поправки на множественную проверку при корреляционном анализе [ipython notebook]10мин
Слайды к лекциям10мин
Конспект10мин
Оценка зависимости с помощью регрессии [ipython notebook]10мин
Слайды к лекциям10мин
Конспект10мин
Q&A10мин
Quiz6 практических упражнений
Коэффициенты корреляции10мин
Корреляционный анализ20мин
Поправки на множественную проверку12мин
Множественная проверка гипотез16мин
Теория построения регрессии10мин
Практика построения регрессии20мин
Неделя
4
Часов на завершение
6 ч. на завершение

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 видео ((всего 57 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
Video4 видео
Интервью с Алексеем Шатерниковым про скоринг15мин
Интервью с Еленой Кунаковой18мин
Интервью с Алексеем Шатерниковым про отток12мин
Reading3 материала для самостоятельного изучения
Список литературы10мин
Финальные титры10мин
Стань ментором специализации10мин
Quiz2 практических упражнения
Анализ результатов АБ-теста14мин
Анализ эффективности удержания18мин
4.7
Рецензии: 84Chevron Right
Формирование карьерного пути

67%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы
Карьерные преимущества

67%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

Лучшие рецензии

автор: RRJul 5th 2017

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

автор: AAJan 6th 2017

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

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.