• Stars
    star
    111
  • Rank 314,510 (Top 7 %)
  • Language
    Jupyter Notebook
  • Created over 4 years ago
  • Updated over 4 years ago

Reviews

There are no reviews yet. Be the first to send feedback to the community and the maintainers!

Repository Details

Полная специализация "Машинное обучение и анализ данных" от МФТИ и Яндекс на Coursera

Специализация "Машинное обучение и анализ данных" от МФТИ и Яндекса на Coursera

Этот репозиторий содержит лекции, слайды, ноутбуки и выполненные домашние задания специализации "Машинное обучение и анализ данных" от Яндекса и МФТИ на Coursera. Курсы хорошие, дают вполне понятные общие сведения о анализе данных (кроме нейронок, с ними было куцо). 😊

Структура специализации

Специализация состоит из 6 курсов:

  1. Математика и Python для анализа данных
  2. Обучение на размеченных данных
  3. Поиск структуры в данных
  4. Построение выводов по данным
  5. Прикладные задачи анализа данных
  6. Анализ данных: финальный проект

Интересные мнения о специализации

Общие сведения о специализации

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.