1

Etapa 1

Математика и Python для анализа данных

14 abril—24 abril

2

Etapa 2

Поиск структуры в данных

25 abril—15 mayo

3

Etapa 3

Прикладные задачи анализа данных

01 mayo—15 mayo

4

Etapa 4

Обучение на размеченных данных

25 abril—22 mayo

5

Etapa 5

Построение выводов по данным

17 abril—22 mayo

6

Etapa 6

Анализ данных: финальный проект

22 mayo—17 julio

1

Etapa 1

Математика и Python для анализа данных

14 abril—24 abril

2

Etapa 2

Поиск структуры в данных

25 abril—15 mayo

6

Etapa 6

Анализ данных: финальный проект

22 mayo—17 julio

3

Etapa 3

Прикладные задачи анализа данных

01 mayo—15 mayo

4

Etapa 4

Обучение на размеченных данных

25 abril—22 mayo

5

Etapa 5

Построение выводов по данным

17 abril—22 mayo

14 abril 2017 17 julio 2017
Objetivo vencido en % days%

El objetivo está desatendido

El autor lleva sin comentar el objetivo 7 años 25 días

Autor del objetivo

General

Пройти специализацию "Машинное обучение и анализ данных"

В рамках подготовки к олимпиадам по программированию и работе с данными я хочу пройти специализацию по машинному обучению. Отлично подошли курсы от Яндекса и МФТИ на Coursera. Платить я конечно не собираюсь, я просто хочу научиться. В этой специализации шесть небольших необходимых курсов. Я думаю, это отличный вариант! Но есть разница в том, чтобы пройти курсы и получить новые знания. Для того, чтобы идти по второму пункту я должен конспектировать каждый урок, код писать одновременно с просмотром видео.

 Criterio del fin

Я получил много новых знаний, умею их применять

  1. Математика и Python для анализа данных

    1. Введение

    2. Библиотека Python и линейная алгебра.

    3. Оптимизация и матричные разложения.

    4. Случайность

  2. Поиск структуры в данных

    1. Методы кластеризации

    2. Понижение размерности и матричные разложения

    3. Визуализация данных и поиск аномалий

    4. Тематическое моделирование

  3. Прикладные задачи анализа данных

    1. Рекомендательные системы

    2. Прогнозирование временных рядов

    3. Скоринг, прогнозирование и CTR

    4. Анализ текстов и другие прикладные задачи

  4. Обучение на размеченных данных

    1. Машинное обучение и линейные модели

    2. Линейные модели и оценка качества

    3. Решающие деревья и композиции моделей

    4. Нейронные сети и обзор методов

  5. Построение выводов по данным

    1. Основы статистики и проверка

    2. АБ-тесты: основы планирования, дизайн и интерпретация результатов

    3. Анализ зависимостей

    4. Скоринг, биоинформатика

  6. Анализ данных: финальный проект

  • 1791
  • 14 abril 2017, 07:17
Registración

Las posibilidades
están ilimitadas.
Es la hora
de descubrir las suyas

Уже зарегистрированы?
Entrada al sitio

Entre.
Está abierto.

¿Aún no está registrado?
 
Conéctese a cualquiera de sus cuentas, sus datos se tomarán de la cuenta.
¿Ha olvidado la contraseña?