Станьте специалистом по работе с Big Data. Познакомьтесь с полным циклом разработки дата-ориентированных продуктов: с нуля до законченного решения

3.1

звезд

Оценки: 7

Космачев Алексей Дмитриевич и еще 6 преподавателей

от партнера

Специализация Промышленное машинное обучениеНИУ ВШЭ

Чему вы научитесь

Работать с наиболее распространенными источниками данных

Уверенно работать с командной строкой в Linux

Разрабатывать и запускать алгоритмы на платформах Hadoop и Spark

Организация процесса разметки собранных данных

Приобретаемые навыки

Information EngineeringMachine LearningML Service DeploymentPython ProgrammingBig DataSystem AdministrationData MiningData LabelingScaling ComputationsSoftware Architecturemodel optimization

Специализация: общие сведения

Программа состоит из трех курсов, позволяющих освоить методы обработки больших данных и получить представление о процессе проектирования, реализации и поддержки полноценного решения на базе интеллектуального анализа данных. В первом курсе мы изучим технологии работы с большими данными, во втором — сконцентрируемся на адаптации алгоритмов машинного обучения для распределенного построения. В заключительном, третьем курсе специализации мы будем применять изученные методы и алгоритмы для построения реальных сервисов. Слушатели, успешно освоившие все темы программы, научатся эффективно использовать большие данные, обучать на них модели машинного обучения и создавать на их основе сервисы для решения практических задач.

Проект прикладного обучения

Значительная часть видеоматериала специализации — практические занятия, на которых подробно разбираются различные проекты.

Помимо этого на каждой неделе слушателям предлагается выполнить домашнюю работу в Coursera Labs — решить несколько прикладных задач на реальных данных.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Средний уровень

Основы программирования на Python,Основы SQL,Unix, Bash,Основы высшей математики,Основы компьютерных сетей,Базовые знания о машинном обучении

Ориентировочное время на прохождение: 4 месяца

Рекомендуемый темп: 10 ч/неделю

Русский

Субтитры: Русский

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Средний уровень

Ориентировочное время на прохождение: 4 месяца

Рекомендуемый темп: 10 ч/неделю

Русский

Субтитры: Русский

О специализации

Пройти курсы

Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.

Практический проект

В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.

Получите сертификат

Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.

Специализация включает несколько курсов: 3

Курс1

Курс 1

Обработка больших данных

Ключ к успешному развитию любой компании в современном мире — это умение делать быстрые и правильные решения, основываясь на данных. С каждым годом этих данных становится всё больше, при этом старые методы анализа перестают адекватно работать на таких объемах.

В этом курсе мы разберем основные технологии и приемы, позволяющие эффективно хранить и обрабатывать огромные массивы информации. Мы также обсудим, откуда данные вообще возникают, как их собирать и какая инженерная подготовка требуется для безболезненной работы с этими технологиями.

Курс2

Курс 2

Машинное обучение на больших данных

И исследователи в лабораториях, и инженеры в больших корпорациях бьются над одной задачей — получить наиболее точную предсказательную модель по имеющимся данным. Эту задачу можно решить, используя современные методы из области машинного обучения. К сожалению, когда данных становится слишком много, классические алгоритмы становятся неэффективными или перестают работать вовсе.

В этом курсе мы рассмотрим основные проблемы, которые возникают при попытке обучить машину на Больших Данных, и методы их решения. Рассмотрим подходы для эффективной разметки данных, модификации в классических алгоритмах, которые позволяют им эффективно работать, а также изучим наиболее популярные инструменты для решения задач интеллектуального анализа данных.

Курс3

Курс 3

Проектирование и реализация систем машинного обучения

Модель машинного обучения, обученная с высокой точностью — это хорошо, но не достаточно. Чтобы полностью раскрыть ее потенциал и начать решать с ее помощью реальные задачи, необходимо провести дополнительную работу по запуску модели в виде какого-то сервиса. В эту работу входит проектирование системы обработки данных, создание инфраструктуры для этой системы, оптимизация работы модели и последующий анализ работы полученного сервиса.

Преподаватели

от партнера

НИУ ВШЭ

HSE University is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communicamathematics, engineering, and more.

Часто задаваемые вопросы

Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
Эта специализация не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.
Can I just enroll in a single course?
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.
Можно ли зарегистрироваться только на один курс?
Да! Чтобы начать, нажмите карточку интересующего вас курса и зарегистрируйтесь. Зарегистрировавшись, вы можете пройти курс и получить сертификат, ссылкой на который можно делиться с другими людьми. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. При подписке на курс, входящий в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Ход учебы можно отслеживать в панели управления учащегося.
Можно ли получить финансовую помощь?
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
Могу ли я пройти курс бесплатно?
Когда вы регистрируетесь на курс, то можете получить доступ ко всем курсам в специализации. Кроме того, вы получаете сертификат о прохождении курса.Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. Если стоимость обучения для вас слишком велика, вы можете подать заявку на финансовую помощь.
Действительно ли это полностью дистанционный курс? Нужно ли мне посещать какие-либо занятия лично?
Это полностью дистанционный курс, потому вам не нужно ничего посещать. Все лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания доступны всегда и везде по Интернету и с мобильных устройств.
Сколько времени занимает получение специализации?
Мы предполагаем, что вы уже умеете программировать на Python и владеете основами высшей математики и компьютерных сетей, а также знакомы с SQL, Bash, Unix и машинным обучением (классические модели и нейронные сети).
Do I need to take the courses in a specific order?
Каждый курс отражает определенный этап реального процесса разработки ML приложения: от сбора и предобработки данных до запуска полноценного продукта на основе обученной модели. Поэтому проходить курсы рекомендуется в том порядке, в котором они представлены на платформе.
Will I earn university credit for completing the Specialization?
Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.
Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
Научитесь эффективно работать с большими данными, обучать модели машинного обучения, разрабатывать и разворачивать на их основе сервисы для решения практических задач.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.