À propos de ce cours

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Niveau avancé

Approx. 74 heures pour terminer

Recommandé : 5 weeks of study, 6-8 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais, Coréen

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

7 minutes pour terminer

Welcome

7 minutes pour terminer
5 vidéos (Total 7 min)
5 vidéos
Course Structure1 min
Meet Alexey2 min
Meet Pavel37s
Meet Ilya1 min
1 heure pour terminer

(Optional) Machine Learning: Introduction

1 heure pour terminer
6 vidéos (Total 43 min), 1 lecture
6 vidéos
(Optional) Basic concepts11 min
(Optional) Types of problems and tasks5 min
(Optional) Supervised learning7 min
(Optional) Unsupervised learning6 min
(Optional) Business applications of the machine learning4 min
1 lecture
Slack Channel is the quickest way to get answer to your question10 min
5 heures pour terminer

Spark MLLib and Linear Models

5 heures pour terminer
11 vidéos (Total 94 min), 3 lectures, 5 quiz
11 vidéos
First example. Linear regression10 min
How MLlib library is arranged10 min
How to train algorithms. Gradient descent method9 min
How to train algorithms. Second order methods8 min
Large scale classification. Logistic regression12 min
Regularization8 min
PCA decomposition9 min
K-means clustering7 min
How to submit your first assignment3 min
How to Install Docker on Windows 7, 8, 104 min
3 lectures
Grading System: Instructions and Common Problems10 min
Docker Installation Guide10 min
Assignments. General requirements10 min
4 exercices pour s'entraîner
Large scale machine learning. The beginning14 min
Large scale regression and classification. Detailed analysis10 min
Regularization and Unsupervised Techniques10 min
Spark MLLib and Linear Models18 min
Semaine
2

Semaine 2

2 heures pour terminer

Machine Learning with Texts & Feature Engineering

2 heures pour terminer
12 vidéos (Total 70 min)
12 vidéos
Welcome1 min
Feature Engineering for Texts, part 17 min
Feature Engineering for Texts, part 25 min
N-grams4 min
Hashing trick6 min
Categorical Features6 min
Feature Interactions2 min
Spark ML. Feature Engineering for Texts, part 17 min
Spark ML. Feature Engineering for Texts, part 25 min
Spark ML. Categorical Features3 min
Topic Modeling. LDA.7 min
Word2Vec11 min
5 exercices pour s'entraîner
Feature Enginering for Texts16 min
Categorical Features & Feature Interactions6 min
Spark ML Tutorial: Text Processing6 min
Advanced Machine Learning with Texts8 min
Machine Learning with Texts & Feature Engineering20 min
Semaine
3

Semaine 3

6 heures pour terminer

Decision Trees & Ensemble Learning

6 heures pour terminer
13 vidéos (Total 64 min)
13 vidéos
Welcome1 min
Decision Trees Basics4 min
Decision Trees for Regression6 min
Decision Trees for Classification3 min
Decision Trees: Summary1 min
Bootstrap & Bagging8 min
Random Forest6 min
Gradient Boosted Decision Trees: Intro & Regression7 min
Gradient Boosted Decision Trees: Classification6 min
Stochastic Boosting1 min
Gradient Boosted Decision Trees: Usage Tips & Summary3 min
Spark ML. Decision Trees & Ensembles6 min
Spark ML. Cross-validation3 min
5 exercices pour s'entraîner
Decision Trees16 min
Bootstrap, Bagging and Random Forest6 min
Gradient Boosted Decision Trees10 min
Spark ML Programming Tutorial: Decision Trees & CV6 min
Decision Trees & Ensemble Learning16 min
Semaine
4

Semaine 4

3 heures pour terminer

Recommender Systems

3 heures pour terminer
15 vidéos (Total 118 min), 1 lecture, 4 quiz
15 vidéos
Recommender Systems, Introduction. Part II4 min
Non-Personalized Recommender Systems9 min
Content-Based Recommender Systems8 min
Recommender System Evaluation10 min
Collaborative Filtering RecSys: User-User and Item-Item10 min
RecSys: SVD I7 min
RecSys: SVD II8 min
RecSys: SVD III5 min
RecSys: MF I7 min
RecSys: MF II6 min
RecSys: iALS I6 min
RecSys: iALS II11 min
RecSys: Hybrid I7 min
RecSys: Hybrid II7 min
1 lecture
Recommender Systems. Spark Assignment10 min
4 exercices pour s'entraîner
Basic RecSys for Data Engineers14 min
Moderate RecSys for Data Engineers10 min
Advanced RecSys for Data Engineers4 min
Recommender Systems16 min

Avis

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