À propos de ce cours
293,277 consultations récentes

Learner Career Outcomes

40%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

44%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

26%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau débutant

Approx. 28 heures pour terminer

Recommandé : 8 hours/week...

Russe

Sous-titres : Russe

Compétences que vous acquerrez

ScipyStatisticsPython ProgrammingNumpy

Learner Career Outcomes

40%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

44%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

26%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau débutant

Approx. 28 heures pour terminer

Recommandé : 8 hours/week...

Russe

Sous-titres : Russe

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
8 heures pour terminer

Введение

19 vidéos (Total 115 min), 12 lectures, 7 quiz
19 vidéos
Как устроена специализация и зачем ее проходить3 min
Как устроен этот курс и в чем его главная особенность1 min
МФТИ1 min
Что такое Python и почему мы выбрали именно его6 min
Как установить Анаконду. Windows3 min
Как установить Анаконду. Linux4 min
Как установить Анаконду. Mac3 min
Что такое ноутбуки и как ими пользоваться10 min
Типы данных16 min
Циклы, функции, генераторы, list comprehension13 min
Чтение данных из файлов11 min
Запись файлов, изменение файлов8 min
Функции и их свойства6 min
Предел и производная4 min
Геометрический смысл производной2 min
Производная сложной функции2 min
Задача нахождения экстремума3 min
Вторая производная и выпуклость5 min
12 lectures
Формат специализации и получение сертификата2 min
МФТИ10 min
Немного о Yandex10 min
Python FAQ10 min
Forum&Chat10 min
Знакомство с IPython Notebook10 min
Конспект30 min
Типы данных (ipython notebook)10 min
Чтение данных из файлов (ipython notebook)10 min
Запись файлов, изменение файлов (ipython notebook)10 min
Конспект30 min
Конспект10 min
6 exercices pour s'entraîner
Работа с IPython Notebook10 min
Знакомство с Python10 min
Работа с файлами в Python10 min
Синтаксис Python10 min
Функции и экстремумы10 min
Производная и её применения10 min
Semaine
2
8 heures pour terminer

Библиотеки Python и линейная алгебра

14 vidéos (Total 97 min), 8 lectures, 10 quiz
14 vidéos
Pandas. Индексация и селекция13 min
Первое знакомство NumPy, SciPy и Matplotlib16 min
Решение оптимизационных задач в SciPy4 min
Знакомство с линейной алгеброй5 min
Векторные пространства3 min
Линейная независимость6 min
Операции в векторных пространствах6 min
Зачем нужны матрицы?5 min
Матричные операции7 min
Ранг и определитель5 min
Системы линейных уравнений4 min
Особые виды матриц4 min
Собственные числа и векторы3 min
8 lectures
Pandas. DataFrame (ipython notebook)10 min
Pandas. Индексация и селекция (ipython notebook)10 min
Первое знакомство с Numpy, Scipy и Matplotlib (ipython notebook)10 min
Оптимизация в Scipy (ipython notebook)10 min
NumPy: векторы и операции над ними10 min
Конспект30 min
NumPy: матрицы и операции над ними10 min
Конспект30 min
9 exercices pour s'entraîner
Pandas10 min
Numpy10 min
Pandas, Numpy, Scipy, Matplotlib10 min
Базовые понятия линейной алгебры10 min
Линейная независимость и размерность10 min
Векторные пространства и NumPy10 min
Что можно делать с матрицами?10 min
Разрешимость систем линейных уравнений и ранги10 min
Матрицы и NumPy10 min
Semaine
3
6 heures pour terminer

Оптимизация и матричные разложения

12 vidéos (Total 47 min), 3 lectures, 7 quiz
12 vidéos
Применение градиента3 min
Производная по направлению2 min
Касательная плоскость и линейное приближение2 min
Направление наискорейшего роста2 min
Оптимизация негладких функций4 min
Метод имитации отжига4 min
Генетические алгоритмы и дифференциальная эволюция4 min
Нелдер-Мид3 min
Разложения матриц в произведение, сингулярное разложение3 min
Приближение матрицей меньшего ранга5 min
Связь сингулярного разложения и приближения матрицей меньшего ранга6 min
3 lectures
Конспект30 min
Конспект30 min
Конспект30 min
6 exercices pour s'entraîner
Частные производные10 min
Градиент и его применения10 min
Повторение: гладкость и градиентный спуск10 min
Методы оптимизации в негладких задачах10 min
Повторение линейной алгебры10 min
Матричные разложения10 min
Semaine
4
6 heures pour terminer

Случайность

11 vidéos (Total 59 min), 7 lectures, 7 quiz
11 vidéos
Свойства вероятности3 min
Условная вероятность2 min
Дискретные случайные величины4 min
Непрерывные случайные величины7 min
Оценка распределения по выборке6 min
Важные характеристики распределений6 min
Важные статистики5 min
Центральная предельная теорема5 min
Доверительные интервалы6 min
Бонусное видео6 min
7 lectures
Работа со случайными величинами (ipython notebook)10 min
Конспект30 min
Оценка распределения по выборке (ipython notebook)10 min
Конспект30 min
Материалы к бонусному видео10 min
Список литературы10 min
Финальные титры10 min
6 exercices pour s'entraîner
Вероятность10 min
Случайные величины10 min
Вероятность и случайные величины20 min
Распределения, параметры и оценки10 min
ЦПТ и доверительные интервалы10 min
Статистики20 min
4.8
729 avisChevron Right

Meilleurs avis pour Математика и Python для анализа данных

par GDAug 9th 2018

Лучший вводный курс, который я видел. Есть мелкие огрехи в изложении математической части, но это ерунда по сравнению с четкостью и полнотой изложения программистской части и обилием примеров. Спасибо

par KAFeb 16th 2016

Прошел много курсов по Data Science, этот курс не разочаровал. Подается в лучших западных традициях. Неформально объясняется материал, много примеров. Надеюсь, и дальше специализация не подкачает.

À propos de Institut de physique et de technologie de Moscou

Московский физико-технический институт (Физтех) является одним из ведущих вузов страны и входит в основные рейтинги лучших университетов мира. Институт обладает не только богатой историей – основателями и профессорами института были Нобелевские лауреаты Пётр Капица, Лев Ландау и Николай Семенов – но и большой научно-исследовательской базой. Основой образования в МФТИ является уникальная «система Физтеха», сформулированная Петром Капицей: кропотливый отбор одаренных и склонных к творческой работе абитуриентов; участие в обучении ведущих научных работников; индивидуальный подход к отдельным студентам с целью развития их творческих задатков; воспитание с первых шагов в атмосфере технических исследований и конструктивного творчества с использованием потенциала лучших лабораторий страны. Среди выпускников МФТИ — нобелевские лауреаты Андрей Гейм и Константин Новоселов, основатель компании ABBYY Давид Ян, один из авторов архитектурных принципов построения вычислительных комплексов Борис Бабаян и др....

À propos de Yandex

Yandex is a technology company that builds intelligent products and services powered by machine learning. Our goal is to help consumers and businesses better navigate the online and offline world....

À propos du Spécialisation 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. 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. Мы разберём, как построить рекомендательную систему, оценить эмоциональную окраску текста, спрогнозировать спрос на товар, оценить вероятность клика по рекламе и т.д. В финале вам потребуется выполнить проект собственной системы, решающей любую актуальную для бизнеса задачу. Результатом будет наглядная работающая модель, которую вы сможете использовать в вашей повседневной работе или продемонстрировать на собеседовании. Все, прошедшие специализацию, могут принять участие в Программе трудоустройства. Если вы заинтересованы в новых проектах, новых перспективах и возможностях - пройдите обучение по Специализации и подайте заявку....
Машинное обучение и анализ данных

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.