Course Summary
This course is designed for leaders who want to understand and implement machine learning in their businesses. It covers the basics of machine learning, data analysis, and how to make informed decisions using data.Key Learning Points
- Learn how to use machine learning to make informed decisions
- Understand the basics of data analysis
- Implement machine learning in your business
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Understand the basics of machine learning
- Learn how to analyze data effectively
- Be able to implement machine learning in your business
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic understanding of data analysis
- Familiarity with business decision-making processes
Course Difficulty Level
IntermediateCourse Format
- Online
- Self-paced
- Video lectures
- Assignments
Similar Courses
- Data Science Essentials
- Introduction to Machine Learning
Related Education Paths
Notable People in This Field
- Andrew Ng
- Fei-Fei Li
Related Books
Description
Данные — золото цифрового мира. Невозможно управлять современной цифровой компанией без знаний основ машинного обучения. Если вы создаете новые продукты и сервисы, ищете профессионалов в команду, выбираете подрядчиков и контролируете ход цифровых проектов — вам необходимо знать об умных алгоритмах и искусственном интеллекте.
Outline
- Вступление
- Вступление
- Мотивационное видео
- Давайте знакомиться!
- Модуль 1. Введение в ML
- Что такое машинное обучение и какие задачи оно решает
- Виды задач машинного обучения
- CRISP-DM
- Что еще важно для проектов машинного обучения
- Глоссарий
- Конспект
- Модуль 2. Управление ML-проектом
- Фазы проекта по машинному обучению
- При каких условиях ML не работает
- Чем отличается ML-проект от обычного проекта
- Инфраструктура и информационная безопасность в ML проектах
- Где взять данные для проекта по машинному обучению
- Глоссарий
- Конспект
- Управление ML-проектом. Тест на оценку
- Модуль 3. Моделирование
- Причины плохой работы модели
- Построение и проверка гипотез
- Feature engineering
- Тестирование моделей
- Глоссарий
- Конспект
- Модуль 4. Команда ML-проекта
- Команда проекта
- Типовые задачи и требования к ролям
- Где искать сотрудников
- Как отбирать сотрудников
- On Boarding
- Глоссарий
- Конспект
- Итоговое задание
- Дополнительные материалы
- Дополнительные материалы
Summary of User Reviews
The Machine Learning for Managers course on Coursera received high praise from its users for its comprehensive coverage of the topic. Many users appreciated the practical tips and strategies for implementing machine learning in real-world scenarios.Key Aspect Users Liked About This Course
Practical tips and strategies for implementing machine learning in real-world scenariosPros from User Reviews
- Comprehensive coverage of the topic
- Engaging and informative lectures
- Practical and applicable content
- Helpful resources and assignments
- Great instructor support and feedback
Cons from User Reviews
- Some users found the course content to be too basic
- Limited interaction with other students
- Occasional technical issues with the platform
- Some users found the course too time-consuming
- No certificate offered for completing the course
Машинное обучение для руководителей
- 0.0
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Данные — золото цифрового мира. Невозможно управлять современной цифровой компанией без знаний основ машинного обучения. Курс по машинному обучению для руководителей — это выжимка знаний и практического опыта....
Математика и Python для анализа данных
- 4.8
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Анализ данных и машинное обучение существенно опираются на результаты из математического анализа, линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей. Задача этого курса — сформировать такой фундамент....
Введение в машинное обучение
- 4.7
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Не так давно получил распространение термин «большие данные», обозначивший новую прикладную область — поиск способов автоматического быстрого анализа огромных объёмов разнородной информации....
Машинное обучение и большие данные
- 0.0
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Обработка и анализ больших данных представляет собой новую практическую задачу, требующую навыков работы с современным инструментарием. Анализ данных Большие данные (Big Data)....
