Машинное обучение и анализ данных (полностью на русском)
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.
Скрытое содержимое.
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 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. 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 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. 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 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. 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 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. 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 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. 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 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.
https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis/
goto/post?id=5589099#post-5589099