Специализация: общие сведения

Недавно просмотрено: 110,021
Learner Career Outcomes
50%
Started a new career after completing this Специализация.

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Начальный уровень

Прибл. 2 месяца на выполнение

Около 13 ч/неделю

Английский

Субтитры: Английский, Греческий, Испанский

Приобретаемые навыки

Eigenvalues And EigenvectorsPrincipal Component Analysis (PCA)Multivariable CalculusLinear Algebra
Learner Career Outcomes
50%
Started a new career after completing this Специализация.

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Начальный уровень

Прибл. 2 месяца на выполнение

Около 13 ч/неделю

Английский

Субтитры: Английский, Греческий, Испанский

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.

how it works

Специализация включает несколько курсов: 3

Курс1

Курс 1

Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra

|
|
Курс2

Курс 2

Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus

|
|
Курс3

Курс 3

Mathematics for Machine Learning: PCA

|
|

Преподаватели

Изображение преподавателя David Dye

David Dye 
Лучшие преподаватели

Professor of Metallurgy
Department of Materials
114,200 учащихся
2 курса
Изображение преподавателя Samuel J. Cooper

Samuel J. Cooper 
Лучшие преподаватели

Lecturer
Dyson School of Design Engineering
114,200 учащихся
2 курса
Изображение преподавателя A. Freddie Page

A. Freddie Page 
Лучшие преподаватели

Strategic Teaching Fellow
Dyson School of Design Engineering
114,200 учащихся
2 курса
Изображение преподавателя Marc Peter Deisenroth

Marc Peter Deisenroth 

Lecturer in Statistical Machine Learning
Department of Computing
27,708 учащихся
1 курс

от партнера

Логотип Имперский колледж Лондона

Имперский колледж Лондона

Часто задаваемые вопросы

  • 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.

  • 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.

  • 3/4 hours a week for 3 to 4 months

  • High school maths knowledge is required. Basic knowledge of Python can come in handy, but it is not necessary for courses 1 and 2. For course 3 (intermediate difficulty) you will need basic Python and numpy knowledge to get through the assignments.

  • We recommend taking the courses in the order in which they are displayed on the main page of the Specialization.

  • This is a non-credit Specialization.

  • At the end of this Specialization you will have gained the prerequisite mathematical knowledge to continue your journey and take more advanced courses in machine learning.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.