Chevron Left
Retour à Поиск структуры в данных

Avis et commentaires pour l'étudiant pour Поиск структуры в данных par Institut de physique et de technologie de Moscou

4.7
1,181 notes
118 avis

À propos du cours

В машинном обучении встречаются задачи, где нужно изучить структуру данных, найти в них скрытые взаимосвязи и закономерности. Например, нам может понадобиться описать каждого клиента банка с помощью меньшего количества переменных — для этого можно использовать методы понижения размерности, основанные на матричных разложениях. Такие методы пытаются сформировать новые признаки на основе старых, сохранив как можно больше информации в данных. Другим примером может служить задача тематического моделирования, в которой для набора текстов нужно построить модель, объясняющую процесс формирования этих текстов из небольшого количества тем. Такие задачи назвают обучением без учителя. В отличие от обучения с учителем, в них не предполагают восстановление зависимости между объектами и целевой переменной. Из этого курса вы узнаете об алгоритмах кластеризации данных, с помощью которых, например, 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. Задания и видео курса разработаны на Python 2....

Meilleurs avis

PK

May 04, 2018

Отличный вводный курс, как и вся специализация. Доступно и понятно изложены все базовые вещи, которые могут потребоваться в повседневной деятельности в качестве data scientist.

AA

Jan 09, 2017

Интересный курс, замечательные преподаватели. Есть моменты когда лекция довольно сложная, а тест простой, это оставляет тревожное ощущение недоученности :)

Filtrer par :

26 - 50 sur 112 Examens pour Поиск структуры в данных

par Alexander G

Nov 24, 2017

Очень полезный курс! Жаль знания математики не позволяют глубоко понять излагаемый материал.

par Grigory S

Jun 09, 2016

5+

par Елфимов Д И

Nov 21, 2017

Замечательный курс, в прочем, как и все в данной специализации!

par Kirill M

Sep 11, 2016

Отличное введение в обудение без учителя.

par Радионов А

Sep 20, 2017

Отличный курс. Порадовало полномасштабное объяснение того, как и для чего применяется кластеризация.

Тот факт, что затронули байесовские методы, тоже порадовал: они достаточно необычны, и предоставленное здесь объяснение позволит не потеряться в них в дальнейшем.

par Задойный А

Jun 10, 2016

После 2 курса здесь почти отдыхаешь (но именно что почти, многие задачи гораздо коварнее, чем кажутся на первый взгляд).

Курс не требует материала из 2, а вот 1 очень пригодится (разве что вы уже хорошо знакомы с python и не успели забыть линейную алгебру и матан со времён ВУЗа).

Курс не для новичков. С наскока не пройти. Но примеры, которые даются в курсе очень жизненные, а потому чувствуешь, что это не сухая академическая наука, а настоящая жизнь, то что применяется каждый день вокруг тебя почти везде: поиск, рекомендации фильмов, контекстная реклама в почте, «с этим товаром покупают» и «выбор редакции».

Отдельно довольно занятно то как с помощью описанных методов удаётся оптимизировать пространство признаков и превратить огромные массивы «информационного мусора» во вполне понятные и интерпретируемые даже человеческим глазом данные, графики, гистограммы, схемы…

Алексей З.

par Sergey M

May 20, 2016

Интересный курс для тех, кто на практике закрепить умение анализировать различные наборы данных.

par Кирилл В

Jun 02, 2017

Хороший курс, все очень понравилось!

Отличное введение в методы кластеризации, отбор признаков, матричные разложения, поиск выбросов, визуализацию и тематическое моделирование.

Немного не хватило практики на 2 и 3 неделях, что, однако, компенсируется очень подробными теоретическими материалами.

Хочу сказать спасибо организаторам и преподавателям! Каждый следующий курс специализации радует все больше!

par Alexander

Jan 09, 2017

Интересный курс, замечательные преподаватели. Есть моменты когда лекция довольно сложная, а тест простой, это оставляет тревожное ощущение недоученности :)

par Tkachenko D

Aug 08, 2017

Довольно увлекательный и непростой курс

par Anatoli Y

Apr 06, 2017

Прекрасный курс, интересные практические задания, самостоятельно построенный тематический навигатор

par Zakharenkov A

Jan 18, 2018

Очень круто. Все как всегда на высоте. Немного задания были тяжеловаты, но в целом можно разобраться. Спасибо.

par Sergey O

Jul 16, 2017

Очень круто! Задачки из жизни.

par Цхондия Г А

Nov 24, 2017

cool

par Федор Е

Sep 29, 2017

Как и предыдущий курсы - топ! :)

par Вернер А И

Sep 12, 2017

Очень интересный и познавательный курс. Материал изложен доступно и достаточно подробно. Большое спасибо команде курса. Единственный недостаток - очень сложное второе задание по программированию за последнюю неделю.

par Шевкунов К С

Jan 10, 2018

Хороший курс, в стиле предыдущих.

par Коротких М С

Jun 11, 2017

Честно говоря, прослушивал многие темы по два раза. И это дало плоды!

В общем было сложно, интересно и классно!

par Natalia A

Jan 09, 2018

Курс замечательный, хорошие задания, подводит обновляемость грейдера с учетом новых версий библиотек, и некоторые исполняемые ноутбуки не всегда корректно работают с новыми версиями библиотек. Хотелось бы большем мобильности в обратной связи.

Мне курс в целом понравился, коментарии коллег на форуме курсеры и в Slack помогают разобраться в некоторых тонкостях заданий и тем.

Спасибо!

par Alex K

Nov 16, 2017

воронцов топ

par Максутов

Dec 22, 2016

Было здорово. Особенно интересным в плане контента показались кластеризация и визуализация.

Рекомендую курс всем начинающим data scientist'ам. Преподаватели последовательно и интересно излагали материал, а задания были несложными, но контролирующими понимание.

par Рамиль Б

Apr 05, 2018

Супер лекции, непонятно почему кто-то жалуется.

par Крикливый А В

Dec 06, 2016

Прекрасный курс для задач кластеризации и визуализации данных, а также для работы с признаками и построения тематических моделей.

par Valentina C

Apr 05, 2017

Замечательный, хотелось бы еще больше знаний и практики.

par Kira V

Jun 08, 2017

Замечательный курс (как и вся специализация)!

Отдельное спасибо за интересные задачи, особенно про выбор мест для установки рекламных баннеров и про тематическое моделирование на примере кулинарной книги.