Специализация: общие сведения

Современные науки о данных — это огромная область, которая включает себя много методов, технологий и трюков. Всё это быстро развивается, постоянно возникают новые направления и результаты. На нашей специализации вы познакомитесь со всеми ключевыми разделами машинного обучения и анализа данных, освоите самые важные концепции и получите базу, с которой сможете углубляться дальше в любом направлении — будь то рекомендательные системы, машинное зрение или обучение с подкреплением. Мы начнём с изучения инструментария Python для анализа данных: разберёмся, как с его помощью можно собирать данные из разнообразных источников, искать и устранять в них проблемы, делать первичную аналитику. В следующих курсах мы познакомимся с классическим машинным обучением (и дойдём до композиций моделей, которые являются стандартом для работы с табличными данными) и статистическими методами и их приложениями для анализа моделей, работы с временными данными и A/B-тестирования. Наконец, мы изучим ключевые разделы глубинного обучения: узнаем, как обучаются современные нейронные сети и как именно они позволяют добиваться мощных результатов при анализе изображений и текстов.
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
Approximately 7 months to complete
Suggested pace of 6 hours/week
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
Approximately 7 months to complete
Suggested pace of 6 hours/week
Русский

Специализация включает несколько курсов: 5

Курс1

Курс 1

Основы машинного обучения

Курс2

Курс 2

Продвинутые методы машинного обучения

Курс3

Курс 3

Сбор и анализ данных в Python

Курс4

Курс 4

Статистические методы анализа данных

от партнера

Placeholder

НИУ ВШЭ

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.