Открыто

Машинное обучение и анализ данных (полностью на русском)

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем chpok13, 27 ноя 2016.

Цена: 19872р.-97%
Взнос: 526р.

Основной список: 42 участников

Резервный список: 51 участников

Тип: Стандартная
Страница 1 из 2
  1. 27 ноя 2016
    #1
    Топикстартер
    Топикстартер ЧКЧлен клуба

    Машинное обучение и анализ данных (полностью на русском)

    1.png
    Вы знакомы с таким понятием, как большой массив данных? Сделайте следующий шаг – станьте профессионалом в этой области, пройдя специализацию «Машинное обучение и анализ данных»!

    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. Таким образом, каждый курс в рамках специализации включает в себя как теорию, так и практические задания различного уровня сложности.

    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.

    В центре внимания — типовые задачи машинного обучения и анализа данных.
    НЕДЕЛЯ 1. Введение
    НЕДЕЛЯ 2. Библиотека Python и линейная алгебра.
    НЕДЕЛЯ 3. Оптимизация и матричные разложения.
    НЕДЕЛЯ 4. Случайность

    Анализ данных и машинное обучение опираются на результаты из математического анализа, линейной алгебры и теории вероятностей. Без фундаментальных знаний по этим наукам невозможно понять методы анализа данных.
    Первый курс сформирует этот фундамент. Мы без сложных формул и доказательств раскроем смысл математических понятий и объектов.
    НЕДЕЛЯ 1. Машинное обучение и линейные модели
    НЕДЕЛЯ 2. Линейные модели и оценка качества
    НЕДЕЛЯ 3. Решающие деревья и композиции моделей
    НЕДЕЛЯ 4. Нейронные сети и обзор методов

    Обучение на размеченных данных или обучение с учителем — это возможность предсказать величину для любого объекта, имея конечное число примеров. Например, уровень пробок на участке дороги, возраст пользователя по его действиям в интернете, цену на подержанную машину. На этом курсе вы научитесь формулировать и решать такие задачи.
    НЕДЕЛЯ 1. Методы кластеризации
    НЕДЕЛЯ 2. Понижение размерности и матричные разложения
    НЕДЕЛЯ 3. Визуализация данных и поиск аномалий
    НЕДЕЛЯ 4. Тематическое моделирование

    Из курса вы узнаете об алгоритмах кластеризации данных, с помощью которых можно искать группы схожих клиентов мобильного оператора. Вы научитесь строить матричные разложения и решать задачу тематического моделирования, понижать размерность данных, искать аномалии и визуализировать многомерные данные.
    НЕДЕЛЯ 1. Основы статистики и проверка гипотез
    НЕДЕЛЯ 2. АБ-тесты: основы планирования, дизайн и интерпретация результатов
    НЕДЕЛЯ 3. Анализ зависимостей
    НЕДЕЛЯ 4. Скоринг, биоинформатика

    Влияет ли знание методов анализа данных на уровень заработной платы? Работает ли система оценки кредитоспособности клиентов банка? Действительно ли новый баннер лучше старого? Чтобы ответить на такие вопросы, нужно собрать данные. 99% данных содержат "шум", поэтому выводы на их основе не верны, а только вероятны. На этом курсе вы научитесь строить корректные выводы, оценивать параметры, проверять гипотезы и устанавливать причинно-следственные связи.
    НЕДЕЛЯ 1. Рекомендательные системы
    НЕДЕЛЯ 2. Прогнозирование временных рядов
    НЕДЕЛЯ 3. Скоринг, прогнозирование и CTR
    НЕДЕЛЯ 4. Анализ текстов и другие прикладные задачи

    На курсе мы разберем прикладные задачи из различных областей анализа данных: анализ текста и информационный поиск, коллаборативная фильтрация и рекомендательные системы, бизнес-аналитика и прогнозирование временных рядов.
    На примерах вы узнаете, как извлекать признаки из разнородных данных, какие при этом возникают проблемы и как их решать. Научитесь сводить задачу заказчика к формальной постановке задачи машинного обучения и поймёте, как проверять качество построенной модели на исторических данных и в онлайн-эксперименте.
    Итог серии курсов — применение полученных знаний в работе. Под руководством лекторов вы поработаете над проектом в электронной коммерции, социальных медиа, информационном поиске, бизнес-аналитике… Разработанный проект пригодится при устройстве на работу или в вашем бизнесе.
     
    Похожие складчины
    Открыто - [loftschool] Интенсивный курс «Python: анализ данных и машинное обучение»
    Открыто - Машинное обучение Big Data Искусственный интеллект Математическое моделирование для анализа данных [Московский Физико-Технический Институт]
    Доступно - Машинное обучение с несбалансированными данными [Udemy] [Соледад Галли]
    Доступно - [Udemy] Машинное обучение: регрессия и предсказание данных на Python [Центр digital-профессий ITtensive]
    Открыто - Машинное обучение Big Data Искусственный интеллект IT Академия модуль Базы данных [Московский Физико-Технический Институт]
    6 пользователям это понравилось.

  2. Последние события

    1. ruhc
      ruhc не участвует.
      19 фев 2024
    2. Achieve
      Achieve не участвует.
      18 фев 2024
    3. эпиггон Никола Теслы
      эпиггон Никола Теслы не участвует.
      27 янв 2024
    4. eugen_ax
      eugen_ax не участвует.
      23 дек 2023

    Последние важные события

    1. skladchik.com
      Нужен организатор складчины.
      28 фев 2017
    2. skladchik.com
      Belendex организатор.
      28 фев 2017
  3. Обсуждение
  4. 28 ноя 2016
    #2
    chpok13
    chpok13 БанЗабанен
    А, ну да. Так и есть. Доступ получил почти сразу после запроса финансовой помощи. Бесплатно доступно не всё, но там за деньги индивидуальная работа. В складчине очень мало смысла.
     
  5. 29 ноя 2016
    #3
    Бошетунмай
    Бошетунмай ОргОрганизатор
    Нет. Финансовую помощь можно аналогично получить для каждого курса серии.
     
    1 человеку нравится это.
  6. 29 ноя 2016
    #4
    voldia
    voldia ЧКЧлен клуба
    Материал стоящий?
     
  7. 29 ноя 2016
    #5
    Бошетунмай
    Бошетунмай ОргОрганизатор
    @Sl0wn ,
    1. Покупать в складчину именно этот курс - нет.
    2. Низкий доход. А вообще неважно, помощь там выдают в автоматическом режиме.
    3. Нет. Сертификат получаете такой же, как и те кто платили рублями.
    4. Можно, но зачем? Ставите нужное имя и проходите себе спокойно.
     
    2 пользователям это понравилось.
  8. 29 ноя 2016
    #6
    kanad
    kanad ЧКЧлен клуба
    прошел 1 курс из специализации - не понравилось (
    для меня объясняют не понятно - красиво размахивая руками
     
  9. 29 ноя 2016
    #7
    Бошетунмай
    Бошетунмай ОргОрганизатор
    Тут, возможно, другая история. Для занятий подобными темами нужна базовая математическая подготовка или же способность лопатить десятки страниц для понимания. Это вводный курс, но таки не с полного нуля, увы.
     
  10. 29 ноя 2016
    #8
    Sl0wn
    Sl0wn БанЗабанен
    совершенно верно, уровень не с "нуля" но вроде легче чем машинное обучение от яндекса

    а можете подсказать вот что, участвуя в многих складчинах по машинному обучению, я начал понимать что люди то практически везде одни и те же... можно ли как то подписаться на какого то складчика и видеть в каких складчинах он решил еще поучаствовать ?
     
    1 человеку нравится это.
  11. 29 ноя 2016
    #9
    Бошетунмай
    Бошетунмай ОргОрганизатор
    Курс Воронцова посложней, да.
    @Sl0wn , можно. В профиле есть кнопка "Подписаться", оно как бы очевидно.
    А вообще давайте без оффтопа. Хотя чертовски приятно, что есть люди которые интересуются машинным обучением и подобными вещами.
     
    Последнее редактирование модератором: 29 ноя 2016
  12. 3 янв 2017
    #10
    lodaf
    lodaf БанЗабанен
    А подскажите что можно изучить, чтобы получить эту "базовую математическую подготовку"? Очень интересна данная тема, но не знаю с чего начать.
     
  13. 3 янв 2017
    #11
    Бошетунмай
    Бошетунмай ОргОрганизатор
    Есть список литературы от преподавателей курса:

    и есть программа для подготовки к ШАД:

    Если времени достаточно, то есть и более подробные списки - включая доказательства, чистую математику и т.д. Но это уже скорее для общего развития, как мне кажется.
     
    5 пользователям это понравилось.
  14. 3 янв 2017
    #12
    lodaf
    lodaf БанЗабанен
    Спасибо, посмотрел. Но мне я чувствую надо с самого начала начинать. Я алгебру в школе не учил, думал не пригодиться. Времени достаточно.
    Я хочу почитать "удовольствие от Х". Но может вы что посоветуете?
     
  15. 3 янв 2017
    #13
    Бошетунмай
    Бошетунмай ОргОрганизатор
    Не читал, но судя по описанию это скорее научпоп, чем учебник.
    Книг на самом деле очень-очень много, а я читал только малую часть. Но:
    Главное не думать, а сразу начинать читать) Ещё есть хорошие сайты типа lektorium или Stepik, для базового уровня там много лекций.
     
    6 пользователям это понравилось.
  16. 19 янв 2017
    #14
    Зимбабве
    Зимбабве ШтрафникШтрафник
    Прощу прощения, подскажите, пожалуйста, можно ли получить финансовую помощь, если я уже была записана на курс?
    И смогу ли пройти курс в несколько потоков (бывали случаи, что забрасывала и возвращалась в следующие наборы), получив финансовую помощь?
     
  17. 20 янв 2017
    #15
    Tzimisce
    Tzimisce ЧКЧлен клуба
    У меня с этим проблем не возникло. Я был записан на курс, а потом просил фин.помощь.
     
    2 пользователям это понравилось.
  18. 20 янв 2017
    #16
    nedorazumenie
    nedorazumenie ЧКЧлен клуба
    Советую не тратить время на эту макулатуру.

    1) От корки до корки прорешай "Алгебра" А.Шень

    2)Мат. анализ. Фихтенгольц. 1 том: изучай 2/3 книги(вещественные числа, последовательности, функции одной переменной, пределы, непрерывность, производные, исследованией функций одной переменной); 2 том: ряды(до функций нескольких переменных и интегралов, но много времени на них не трать и переходи на учебник Зорича)

    3)Мат. анализ. Зорич. В первом томе как дойдешь до функций многих переменных и во втором томе потребуются знания линейной алгебры, а перед алгеброй лучше пройтись по теории чисел, поэтому:

    4)Теория чисел. Нестеренко - сначала изучить делимость чисел(НОД и НОК, алгоритм Евклида и диофантовы уравнения), основную теорему арифметики о разложении на простые числа, дзета-функцию Римана, кольцо классов вычетов, функцию Эйлера, теорему Эйлера, китайскую теорему об остатках

    5)"Введение в алгебру" Кострикин, "Алгебра" Вингберг, Городенцев “Алгебра-1" этот довольно тяжелый

    6) Далее теория вероятностей и комбинаторика, но я до них еще не дополз, на openedu есть курсы по ним от МФТИ, Райгородский ведет есть рекомендуемая лит-ра. Еще неплохой курс на stepic "Дискретные структуры"

    7) Рекомендую почитать интересную книгу о математике "Математика.Утрата определенности" Клайн.


    PS. когда учился в школе, мне совершенно не нравилась математика, тк её неправильно преподавали. Терпеть прямо не мог.
    Но, спустя много лет, узнал - какая же она красивая...
     
    8 пользователям это понравилось.
  19. 20 янв 2017
    #17
    Tzimisce
    Tzimisce ЧКЧлен клуба
    Я бы добавил KhanAcademy. Очень неплохо восстанавливает школьные навыки.
     
    1 человеку нравится это.
  20. 20 янв 2017
    #18
    nedorazumenie
    nedorazumenie ЧКЧлен клуба
    Алгебры Шеня будет достаточно
     
    1 человеку нравится это.
  21. 20 янв 2017
    #19
    Tzimisce
    Tzimisce ЧКЧлен клуба
    А там в соавторстве еще Гельфанд указан, верно?
     
    1 человеку нравится это.
  22. 21 янв 2017
    #20
    Зимбабве
    Зимбабве ШтрафникШтрафник
    Мальчики, спасибо вам всем огромное за подсказки, учебники, курсы!!! Огромное человеческое спасибо!
     
Страница 1 из 2

Поделиться этой страницей

Зарегистрируйся и начни экономить!