Открыто

Машинное обучение и анализ данных (полностью на русском)

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

Цена: 19872р.
Взнос: 197р.

Основной список:

  1. 1.Fox Mulder  
  2. 2.Soul51  
  3. 3.Андрей_Ганс  
  4. 4.Incansable  
  5. 5.Chemberlen  
  6. 6.imag  
  7. 7.Grasshopper  
  8. 8.Morozov  
  9. 9.kaasnake  
  10. 10.mifik  
  11. 11.legven  
  12. 12.voldia  
  13. 13.Toxich  
  14. 14.varlon  
  15. 15.antz13  
  16. 16.Duckworth  
  17. 17.deidra  
  18. 18.keitaro  
  19. 19.Sherwood  
  20. 20.Jasco  
  21. 21.Роман Постовалов  
  22. 22.lexeykam  
  23. 23.kit-brain  
  24. 24.andr123321  
  25. 25.veremenko  
  26. 26.Setrak  
  27. 27.lepth  
  28. 28.Uspeh-garant  
  29. 29.orion55  
  30. 30.Pr Moriarty  
  31. 31.WebFoxy  
  32. 32.Tatorro  
  33. 33.i_gorbachev  
  34. 34.dflas  
  35. 35.rickgetmoney  
  36. 36.Tornst  
  37. 37.Original_43  
  38. 38.Nika Zed  
  39. 39.bbt_ttb  
  40. 40.pimon  
  41. 41.Красный Кут  
  42. 42.JeBern  
  43. 43.ShepardCommander  
  44. 44.Lighting_000  
  45. 45.deface  
  46. 46.privetvsem  
  47. 47.redanz  
  48. 48.test-593  
  49. 49.olle8  
  50. 50.saitcreator  
  51. 51.maxiaka45  
  52. 52.Nooble  
  53. 53.DV359  
  54. 54.X-Person  
  55. 55.ВячеславК  
  56. 56.Добрый Жук  
  57. 57.medved3  
  58. 58.Carri  
  59. 59.mlad77  
  60. 60.emmvlk  
  61. 61.kandifelix  
  62. 62.Жека Бреин  
  63. 63.Duke87  
  64. 64.b7186rft  
  65. 65.borist  
  66. 66.denegs  
  67. 67.name_and  
  68. 68.antled  
  69. 69.ariazune  
  70. 70.Denstep  
  71. 71.Руфф  
  72. 72.saruman2  
  73. 73.valter  
  74. 74.karlosonchik  
  75. 75.altek  
  76. 76.we332  
  77. 77.kyco4ek  
  78. 78.pion2  
  79. 79.SkyBuild  
  80. 80.win-win  
  81. 81.SickBoy86  
  82. 82.Songs0fFailure  
  83. 83.Mtv Gru  
  84. 84.Bnine  
  85. 85.suprt  
  86. 86.Fulerenyum  
  87. 87.Apust  
  88. 88.RPioneer  
  89. 89.QashqaiBY  
  90. 90.AlvisMan  
  91. 91.rasswet  
  92. 92.elenot  
  93. 93.Luchikk  
  94. 94.МохЕнсон  
  95. 95.GingerBin  
  96. 96.masfit  
  97. 97.Rostislavik  
  98. 98.Mitrandir  
  99. 99.Mery111  
  100. 100.Игорь К_12398  
  101. 101.mrSong  
  102. 102.Spock  
  103. 103.Сановник  
  104. 104.igorek9191  
  105. 105.riyee  
  106. 106.Deijey  
  107. 107.Evgeniy23  
  108. 108.tatarus  
  109. 109.Qwadro  
  110. 110.kusoban  

Резервный список:

  1. 1.Sl0wn  
  2. 2.finanalitik  
  3. 3.abrakadabra  
  4. 4.Алексей Пешков  
  5. 5.ashvik  
  6. 6.CodePy  
  7. 7.Compaq  
  8. 8.hooyavr  
  9. 9.Mamin  
  10. 10.artushnikovd  
  11. 11.Mopnex  
  12. 12.strategg  
  13. 13.DimDon  
  14. 14.Зэлтир  
  15. 15.sibero  
  16. 16.Nevazno  
  17. 17.4mon_R4  
  18. 18.Trig1  
  19. 19.Alexey1989  
  20. 20.Larisko  
  21. 21.__NikitOS__  
  22. 22.Rem000  
  23. 23.skondratenko  
  24. 24.Никтото  
  25. 25.Glidecam  
  26. 26.dcvfk  
  27. 27.Kri5tina  
  28. 28.Evgen54  
  29. 29.hollapop  
  30. 30.webdeveloper  
  31. 31.alex_74  
  32. 32.Test-traffic  
  33. 33.__MAX__  
  34. 34.Massazhist  
  35. 35.PriRacet  
  36. 36.azamat8720  
  37. 37.kuuliibiin  
  38. 38.FlyED  
  39. 39.shmatatata  
  40. 40.SergeryMilligan  
  41. 41.veiuper  
  42. 42.Kind74  
  43. 43.stuxnet111  
  44. 44.YouWillhom  
  45. 45.pritcha  
  46. 46.alex-yaga  
  47. 47.Adil1603  
  48. 48.RaTeNsO  
  49. 49.SamuelJackson  
  50. 50.Джек Терещенко  
  51. 51.AlexTrebv  
  52. 52.BerserkM  
  53. 53.Mikhail Kolomasov  
  54. 54.AnnaMolk  
  55. 55.graphproject  
  56. 56.stqwzr  
  57. 57.yevpak  
  58. 58.Artem-S  
  59. 59.ДжоанДоу  
  60. 60.Julia Hromova  
  61. 61.Ruben93  
  62. 62.Снежана79  
  63. 63.ogatrk  
  64. 64.anna_learner  
  65. 65.xxparalaxx  
  66. 66.mike9595  
  67. 67.Delitel  
  68. 68.vozza  
  69. 69.DuckLord  
  70. 70.MikeGasolino  
  1. chpok13

    chpok13 chpok13 ОргОрганизатор

    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.
     
    SickBoy86, Alexan1, antz13 и 2 другим нравится это.
  2. Последние события

    1. kusoban

      kusoban участвует в складчине.

      22 апр 2018 в 14:08
    2. snaga

      snaga не участвует в складчине.

      20 апр 2018 в 10:00
    3. snaga

      snaga участвует в складчине.

      20 апр 2018 в 08:16
    4. IndiraAN

      IndiraAN не участвует в складчине.

      16 апр 2018

    Последние важные события

    1. skladchik.com

      Belendex организатор складчины.

      28 фев 2017
  3. Бошетунмай

    Бошетунмай Бошетунмай ОргОрганизатор

    Записан и проходил курсы этой специализации. Покупать есть смысл только если вы хотите помочь МФТИ и авторам курса.
    Все материалы доступны бесплатно на Курсере. Финансовая помощь для получения сертификата выдается почти всем сразу после подачи - автоматически.
    Лучше уж собраться на:

    https://skladchik.com/threads/Инструментарий-data-science-data-mining-с-помощью-python.88134/
     
    Последнее редактирование: 28 ноя 2016
  4. Sl0wn

    Sl0wn Sl0wn БанЗабанен

    согласен, но по mlclass что то было на складчике , если не ошибаюсь
     
    Mamin нравится это.
  5. Андрей_Ганс

    Андрей_Ганс Андрей_Ганс ЧКЧлен клуба

    chpok13 и Sl0wn нравится это.
  6. Бошетунмай

    Бошетунмай Бошетунмай ОргОрганизатор

    Да, были сборы на все четыре курса - но ни один из них не купить даже после завершения. Есть тема на все курсы сразу, там достаточно людей и хороший взнос:
    https://skladchik.com/threads/Инструментарий-data-science-data-mining-с-помощью-python.88134/
    @chpok13 , не хотел бы организовать?
     
    Mamin, Mofodi, chpok13 и 2 другим нравится это.
  7. chpok13

    chpok13 chpok13 ОргОрганизатор

    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.
     
  8. serg-666

    serg-666 serg-666 ЧКЧлен клуба

    Материалы бесплатно доступны только от первой части "Математика и питон для анализа данных". Остальные стоят денег. Разве не так?
     
  9. Бошетунмай

    Бошетунмай Бошетунмай ОргОрганизатор

    Нет. Финансовую помощь можно аналогично получить для каждого курса серии.
     
    Mofodi нравится это.
  10. voldia

    voldia voldia ЧКЧлен клуба

    Материал стоящий?
     
  11. Sl0wn

    Sl0wn Sl0wn БанЗабанен

    друзья, может кто подсказать,по нескольким вопросам
    1. получается в складчине как таковой смысла нет
    2. под каким предлогом на курсере можно получить финансовую помощь
    3. влияет ли каким либо образом получение помощи на выдачу сертификата
    4. можно ли получить помощь, пройти курс, сменить имя и получить сертификат ?


    также было бы очень здорово, если бы вы обратили внимание на складчину по машинному обучению
    https://skladchik.com/threads/machine-learning-bundle-eng.133215/#recent-actions
     
  12. Бошетунмай

    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.
     
    Mofodi и Sl0wn нравится это.
  13. kanad

    kanad kanad ЧКЧлен клуба

    прошел 1 курс из специализации - не понравилось (
    для меня объясняют не понятно - красиво размахивая руками
     
  14. Бошетунмай

    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.
     
  15. Sl0wn

    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 ?
     
    Mamin нравится это.
  16. Бошетунмай

    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: 29 ноя 2016
  17. drowning pool

    drowning pool drowning pool ЧКЧлен клуба

  18. Андрей_Ганс

    Андрей_Ганс Андрей_Ганс ЧКЧлен клуба

  19. lodaf

    lodaf lodaf БанЗабанен

    А подскажите что можно изучить, чтобы получить эту "базовую математическую подготовку"? Очень интересна данная тема, но не знаю с чего начать.
     
  20. Бошетунмай

    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.
     
    ДжоанДоу, eduard1, th1rt3nth и ещё 1-му нравится это.
  21. lodaf

    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?
     

Поделиться этой страницей

  1. Сбор взносов (Курсы по программированию):
  2. Нужен организатор (Курсы по программированию):