1

Етап 1

Математика и Python для анализа данных

14 квітня—24 квітня

2

Етап 2

Поиск структуры в данных

25 квітня—15 травня

3

Етап 3

Прикладные задачи анализа данных

01 травня—15 травня

4

Етап 4

Обучение на размеченных данных

25 квітня—22 травня

5

Етап 5

Построение выводов по данным

17 квітня—22 травня

6

Етап 6

Анализ данных: финальный проект

22 травня—17 липня

1

Етап 1

Математика и Python для анализа данных

14 квітня—24 квітня

2

Етап 2

Поиск структуры в данных

25 квітня—15 травня

6

Етап 6

Анализ данных: финальный проект

22 травня—17 липня

3

Етап 3

Прикладные задачи анализа данных

01 травня—15 травня

4

Етап 4

Обучение на размеченных данных

25 квітня—22 травня

5

Етап 5

Построение выводов по данным

17 квітня—22 травня

14 квітня 2017 17 липня 2017
Ціль прострочена на 2685 днів

Мета закинута

Автор не відписував в цілі 7 років 25 днів

Автор мети

Загальна

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.

 Критерій завершення

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

  • 1789
  • 14 квітня 2017, 07:17

Реєстрація

Можливості
безмежні.
Настав час
відкрити свої.

Уже зарегистрированы?
Вхід на сайт

Заходьте.
Відкрито.

Ще не зареєстровані?
 
Підключіться до будь-якого з ваших акаунтів, ваші дані будуть взяті з акаунту.
Забули пароль?