À propos de ce cours
4.7
601 notes
84 avis
100 % en ligne

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau avancé

Niveau avancé

Heures pour terminer

Approx. 39 heures pour terminer

Recommandé : 4 недели обучения, через 2-4 часа / неделю...
Langues disponibles

Russe

Sous-titres : Russe

Compétences que vous acquerrez

A/B TestingData AnalysisCorrelation And DependenceStatistical Hypothesis TestingStatistics
100 % en ligne

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau avancé

Niveau avancé

Heures pour terminer

Approx. 39 heures pour terminer

Recommandé : 4 недели обучения, через 2-4 часа / неделю...
Langues disponibles

Russe

Sous-titres : Russe

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
Heures pour terminer
6 heures pour terminer

Интервалы и гипотезы

Добро пожаловать на курс "Построение выводов по данным"! В этом модуле вы узнаете, как работают базовые статистические техники — интервальное оценивание и проверка гипотез. В тестах вас ждёт большое количество задач с реальными данными на применение этих техник....
Reading
21 vidéos (Total 106 min), 14 lectures, 5 quiz
Video21 vidéos
Как устроена специализация, и зачем ее проходить3 min
Выводы и рациональность2 min
Проблемы построения выводов1 min
Примеры прикладных задач1 min
Как устроен этот курс1 min
МФТИ1 min
Интервальные оценки с помощью квантилей4 min
Доверительные интервалы с помощью квантилей6 min
Распределения, производные от нормального5 min
Доверительные интервалы для среднего8 min
Доверительные интервалы для доли8 min
Доверительные интервалы для двух долей5 min
Доверительные интервалы на основе бутстрепа8 min
Проверка гипотез: начало5 min
Ошибки I и II рода3 min
Достигаемый уровень значимости2 min
Статистическая и практическая значимость6 min
Биномиальный критерий для доли7 min
Критерии согласия Пирсона (хи-квадрат)5 min
Связь между проверкой гипотез и доверительными интервалами8 min
Reading14 lectures
Формат специализации и получение сертификата10 min
МФТИ10 min
Немного о Yandex10 min
Forum&Chat10 min
Доверительные интервалы для среднего [ipython notebook]10 min
Доверительные интервалы для доли [ipython notebook]10 min
Доверительные интервалы для двух долей [ipython notebook]10 min
Доверительные интервалы на основе бутстрепа [ipython notebook]10 min
Слайды к лекциям10 min
Конспект10 min
Биномиальный критерий для доли [ipython notebook]10 min
Критерии согласия Пирсона (хи-квадрат) [ipython notebook]10 min
Слайды к лекциям10 min
Конспект10 min
Quiz5 exercices pour s'entraîner
Доверительные интервалы для среднего14 min
Доверительные интервалы для долей12 min
Доверительные интервалы16 min
Теория проверки гипотез14 min
Практика проверки гипотез10 min
Semaine
2
Heures pour terminer
5 heures pour terminer

АБ-тестирование

Вторая неделя посвящена задачам АБ-тестирования — статистической технике, позволяющей оценить действие изменений в вашем продукте на конечного пользователя. Вы узнаете, как правильно такой эксперимент строить и какими методами анализировать. ...
Reading
21 vidéos (Total 137 min), 10 lectures, 4 quiz
Video21 vidéos
Где используется АБ-тестирование3 min
Метрики4 min
Дизайн эксперимента4 min
Устойчивость6 min
Размер выборки3 min
Одновыборочные критерии Стьюдента10 min
Двухвыборочные критерии Стьюдента, независимые выборки7 min
Двухвыборочные критерии Стьюдента, связанные выборки4 min
Нормальность выборок8 min
Пример: применение критериев Стьюдента9 min
Гипотезы о долях8 min
Пример: проверка гипотез о долях8 min
Как работают непараметрические критерии?2 min
Критерии знаков6 min
Ранговые критерии9 min
Перестановочные критерии8 min
Перестановки и бутстреп7 min
Пример: одновыборочные непараметрические критерии7 min
Пример: двухвыборочные непараметрические критерии (связанные выборки)6 min
Пример: двухвыборочные непараметрические критерии (независимые выборки)6 min
Reading10 lectures
Конспект10 min
Применение критериев Стьюдента [ipython notebook]10 min
Проверка гипотез о долях [ipython notebook]10 min
Слайды к лекциям10 min
Конспект10 min
Одновыборочные непараметрические критерии [ipython notebook]10 min
Двухвыборочные непараметрические критерии (связанные выборки) [ipython notebook]10 min
Двухвыборочные непараметрические критерии (независимые выборки) [ipython notebook]10 min
Слайды к лекциям10 min
Конспект10 min
Quiz4 exercices pour s'entraîner
Планирование эксперимента8 min
Критерии Стьюдента14 min
Параметрические критерии14 min
Непараметрические критерии14 min
Semaine
3
Heures pour terminer
6 heures pour terminer

Закономерности и зависимости

На этой неделе мы будем искать закономерности и выявлять зависимости. Для этого можно использовать разные методы; мы поговорим о корреляционных и регрессионных. Поскольку в основе этих методов лежит проверка большого количества гипотез, необходимо делать поправку на множественность — почему и как, вы тоже узнаете....
Reading
22 vidéos (Total 144 min), 11 lectures, 6 quiz
Video22 vidéos
Внешние факторы, влияющие на продажи4 min
Корреляция Пирсона3 min
Корреляция Спирмена3 min
Корреляция Мэтьюса и коэффициент Крамера4 min
Пример: поиск взаимосвязей с помощью корреляции7 min
Значимость корреляции8 min
Булщит и консервативность8 min
Корреляция и причинно-следственная связь3 min
В чем проблема?5 min
Постановка4 min
FWER. Поправка Бонферрони5 min
FWER. Метод Холма4 min
FDR. Метод Бенджамини-Хохберга5 min
Пример: поправки на множественную проверку при корреляционном анализе7 min
Анализ подгрупп6 min
Взаимосвязь нескольких признаков4 min
Свойства решения задачи8 min
Интервалы и гипотезы9 min
Проверка предположений7 min
Регрессия и причинно-следственные связи9 min
Пример: оценка зависимости с помощью регрессии19 min
Reading11 lectures
Конспект10 min
Поиск взаимосвязей с помощью корреляции [ipython notebook]10 min
Слайды к лекциям10 min
Конспект10 min
Поправки на множественную проверку при корреляционном анализе [ipython notebook]10 min
Слайды к лекциям10 min
Конспект10 min
Оценка зависимости с помощью регрессии [ipython notebook]10 min
Слайды к лекциям10 min
Конспект10 min
Q&A10 min
Quiz6 exercices pour s'entraîner
Коэффициенты корреляции10 min
Корреляционный анализ20 min
Поправки на множественную проверку12 min
Множественная проверка гипотез16 min
Теория построения регрессии10 min
Практика построения регрессии20 min
Semaine
4
Heures pour terminer
6 heures pour terminer

Неделя задач

На этой неделе мы поговорим с экспертами в прикладных областях анализа данных и узнаем, чем особенны их задачи, какие методы построения выводов они используют, и на что они советуют обращать внимание. Для прохождения курса вам нужно решить как минимум два задания, но, если вам интересно, вы можете сделать все....
Reading
4 vidéos (Total 57 min), 3 lectures, 1 quiz
Video4 vidéos
Интервью с Алексеем Шатерниковым про скоринг15 min
Интервью с Еленой Кунаковой18 min
Интервью с Алексеем Шатерниковым про отток12 min
Reading3 lectures
Список литературы10 min
Финальные титры10 min
Стань ментором специализации10 min
Quiz2 exercices pour s'entraîner
Анализ результатов АБ-теста14 min
Анализ эффективности удержания18 min
4.7
84 avisChevron Right
Orientation de carrière

67%

a commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ces cours
Avantage de carrière

67%

a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours

Meilleurs avis

par RRJul 5th 2017

Сложные задания - в отличие от предыдущих курсов нахрапом не сдать, нужно разбираться в материале, дополнительно изучать что-то.\n\nэто прекрасно!

par AAJan 6th 2017

Самый сложный и содержательный курс специализации, особенно последняя неделя - огонь! такие качественные кейчы от спецов. Респект ребята!

À propos de Moscow Institute of Physics and Technology

Московский физико-технический институт (неофициально известный как МФТИ или Физтех) является одним из самых престижных в мире учебных и научно-исследовательских институтов. Он готовит высококвалифицированных специалистов в области теоретической и прикладной физики, прикладной математики, информатики, биотехнологии и смежных дисциплин. Физтех был основан в 1951 году Нобелевской премии лауреатами Петром Капицей, Николаем Семеновым, Львом Ландау и Сергеем Христиановичем. Основой образования в МФТИ является уникальная «система Физтеха»: кропотливое воспитание и отбор самых талантливых абитуриентов, фундаментальное образование высшего класса и раннее вовлечение студентов в реальную научно-исследовательскую работу. Среди выпускников МФТИ есть Нобелевские лауреаты, основатели всемирно известных компаний, известные космонавты, изобретатели, инженеры....

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 de la 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.