Акции школ
Войти

Прикладные задачи анализа данных

53 занятия для освоения инструментов по решению прикладных задач анализа данных от МФТИ. Курс длится 1 месяц и предполагает 10 часов занятий в неделю. Будет полезен специалистам с начальным уровнем. В программе: анализ текста и информационный поиск, коллаборативная фильтрация и рекомендательные системы, бизнес-аналитика, прогнозирование временных рядов. Обратная связь по заданиям от эксперта и сертификат по окончании.

Подробнее


Средний
Бесплатно

Компания: coursera (курсера)

рейтинг: Язык: ru

Длительность курса

Длительность курса

28 дней

Формат обучения

Формат обучения

Видеолекции, практические упражнения 10 часов в неделю

Обратная связь

Обратная связь

Общение с учащимися и преподавателями на форумах курса

Теория и практика

Теория и практика

53 видео (6.5 часов) 24 материалов для самостоятельного изучения 19 тестов

Чему научитесь

Решать прикладные задачи из различных областей анализа данных

- Работать с анализом текста и информационным поиском, коллаборативной фильтрацией и рекомендательными системами, бизнес-аналитикой, прогнозированием временных рядов
- Извлекать признаки из разнородных данных, какие при этом возникают проблемы и как их решать
- Сводить задачу заказчика к формальной постановке задачи машинного обучения
- Проверять качество построенной модели на исторических данных и в онлайн-эксперименте
- Понимать плюсы и минусы пройденных алгоритмов машинного обучения

Перейти на страницу курса Запишись на курс
прямо сейчас!

в любое время 28 дней Кураторы: нет

О курсе

О курсе

в любое время 28 дней Кураторы: нет
Аналитикам данных

Бизнес-задачи

На этой неделе мы разберём две крупные задачи, часто возникающие в бизнес-аналитике. Первая связана с прогнозированием временных рядов; задачи такого типа часто возникают, когда необходимо оценить значение показателя в будущем, основываясь на истории его изменения в прошлом. Такими показателями могут быть спрос на товар, аудитория рекламного баннера, цена акций и т.д. Вторя задача — это анализ поведения пользователей. Класс задач, связанных с анализом пользовательских данных, неизбежно появляется практически в любой сфере бизнеса, подразумевающей работу с клиентами. Как правило, это такие задачи, как привлечение пользователей, работа с аудиторией, прогнозирование оттока и удержание клиентов.

Анализ медиа

Вторая неделя посвящена вопросам компьютерного зрения. Мы обсудим базовые методы обработки изображений и поговорим про такие задачи, как классификация изображений, распознавание лиц, детекция объектов и семантическая сегментация. Благодаря развитию глубоких нейронных сетей, за последние несколько лет во всех этих задачах достигнут огромный прогресс. Вы узнаете, как на практике пользоваться нейросетевыми библиотеками, и научитесь быстро собирать и размечать большие коллекции изображений.

Анализ текстов

Данная неделя посвящена работе с особым видом данных — текстами. Тексты встречаются во многих задачах, и при этом свести их к стандартной матрице с объектами и признаками не так просто. В этом модуле мы изучим основы работы с текстовыми данными, способы генерации признаков на их основе, поговорим о нейросетевых подходах (в частности, word2vec и рекуррентные сети). Также мы обсудим несколько конкретных прикладных задач анализа текстов, среди которых будут анализ тональности и аннотирование.

Рекомендации и ранжирование

На этой неделе вы познакомитесь с задачами, в которых нужно оценивать

Python

Прогнозирование временных рядов

Оценка значения показателя в будущем, основываясь на истории его изменения в прошлом

Анализ поведения пользователей

Привлечение пользователей

Работа с аудиторией, прогнозирование оттока и удержание клиентов.

Анализ медиа

Анализ текстов

Тональность и аннотирование

Рекомендации и ранжирование

Построение рекомендательных систем

Навыки, которые вы получите

 
РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

Компания, проводящая курс

Coursera (Курсера)

126 курсов по 395 темам

Проект в сфере массового онлайн-образования Coursera (Курсера) основан профессорами информатики Стэнфордского университета. Платформа...

Преподаватели курса

преподаватель в Московском физико-технический институт

Evgeny Sokolov is head of the unstructured data analysis group at Yandex Data Factory. He graduated...

преподаватель в Московском физико-технический институте

Evgeniy Riabenko, PhD, is a Research Scientist at Facebook, London. He has more than 10 years of...

Преподаватель на Кафедре алгоритмов и технологий программирования

руководитель группы распознавания образов Яндекс

Отзывы студентов

5
Рейтинг курса
100%
0%
0%
0%
0%
больше курсов

Похожие курсы компании

больше курсов

Другие курсы этих преподавателей