Специализация: общие сведения
Недавно просмотрено: 88,820

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 12 ч/неделю

Английский

Субтитры: Английский, Греческий, Испанский

Приобретаемые навыки

Eigenvalues And EigenvectorsPrincipal Component Analysis (PCA)Multivariable CalculusLinear Algebra
Учащиеся, которые проходят продукт ''Specialization'
  • Machine Learning Engineers
  • Biostatisticians
  • Data Scientists
  • Data Analysts
  • Traders

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 12 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

Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra

4.7
Оценки: 4,147
Рецензии: 747
Курс2

Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus

4.7
Оценки: 2,145
Рецензии: 322
Курс3

Mathematics for Machine Learning: PCA

4.0
Оценки: 1,117
Рецензии: 233

Преподаватели

Avatar

David Dye

Professor of Metallurgy
Department of Materials
Avatar

Samuel J. Cooper

Lecturer
Dyson School of Design Engineering
Avatar

A. Freddie Page

Strategic Teaching Fellow
Dyson School of Design Engineering
Avatar

Marc Peter Deisenroth

Lecturer in Statistical Machine Learning
Department of Computing

О Имперский колледж Лондона

Imperial College London is a world top ten university with an international reputation for excellence in science, engineering, medicine and business. located in the heart of London. Imperial is a multidisciplinary space for education, research, translation and commercialisation, harnessing science and innovation to tackle global challenges. Imperial students benefit from a world-leading, inclusive educational experience, rooted in the College’s world-leading research. Our online courses are designed to promote interactivity, learning and the development of core skills, through the use of cutting-edge digital technology....

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.