Search result for Courses taught by Evgeny Sokolov
Get Course Alerts by Email
Математика и Python для анализа данных
by Evgeniy Riabenko , Evgeny Sokolov , Victor Kantor , Emeli Dral- 4.8
Approx. 28 hours to complete
Анализ данных и машинное обучение существенно опираются на результаты из математического анализа, линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей. Без фундаментальных знаний по этим наукам невозможно понимать, как устроены методы анализа данных. Задача этого курса — сформировать такой фундамент. Мы обойдёмся без сложных формул и доказательств и сделаем упор на интерпретации и понимании смысла математических понятий и объектов....
Introduction to Deep Learning
by Evgeny Sokolov , Зимовнов Андрей Вадимович , Alexander Panin , Ekaterina Lobacheva , Nikita Kazeev- 4.5
Approx. 34 hours to complete
The goal of this course is to give learners basic understanding of modern neural networks and their applications in computer vision and natural language understanding. The course starts with a recap of linear models and discussion of stochastic optimization methods that are crucial for training deep neural networks. The prerequisites for this course are:...
Обучение на размеченных данных
by Evgeniy Riabenko , Evgeny Sokolov , Victor Kantor , Emeli Dral , Константин Воронцов- 4.8
Approx. 59 hours to complete
Обучение на размеченных данных или обучение с учителем – это наиболее распространенный класс задач машинного обучения. К нему относятся те задачи, где нужно научиться предсказывать некоторую величину для любого объекта, имея конечное число примеров. Это может быть предсказание уровня пробок на участке дороги, определение возраста пользователя по его действиям в интернете, предсказание цены, по которой будет куплена подержанная машина....
Введение в машинное обучение
by Константин Вячеславович Воронцов , Evgeny Sokolov- 4.7
Approx. 56 hours to complete
Не так давно получил распространение термин «большие данные», обозначивший новую прикладную область — поиск способов автоматического быстрого анализа огромных объёмов разнородной информации. Наука о больших данных ещё только оформляется, но уже сейчас она очень востребована — и в будущем будет востребована только больше. Именно они — преподаватели этого курса. Для работы мы будем использовать реальные данные из реальных задач....
Поиск структуры в данных
by Evgeniy Riabenko , Evgeny Sokolov , Victor Kantor , Emeli Dral , Константин Воронцов- 4.7
Approx. 31 hours to complete
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....
Анализ данных: финальный проект
by Evgeniy Riabenko , Evgeny Sokolov , Victor Kantor , Emeli Dral- 4.7
Approx. 44 hours to complete
Финальный проект даст вам возможность применить полученные в рамках специализации знания к задаче из реального мира. Под руководством успешных специалистов в науке о данных вы сможете поработать над актуальным проектом в одной из областей: электронная коммерция, социальные медиа, информационный поиск, бизнес-аналитика и др. Наличие такого проекта станет вашим конкурентным преимуществом, ведь вы всегда сможете продемонстрировать успешный проект потенциальному работодателю....
Построение выводов по данным
by Evgeniy Riabenko , Evgeny Sokolov , Victor Kantor , Emeli Dral- 4.7
Approx. 27 hours to complete
Влияет ли знание методов анализа данных на уровень заработной платы? Работает ли система оценки кредитоспособности клиентов банка? Действительно ли новый баннер лучше старого? Чтобы ответить на такие вопросы, нужно собрать данные. Данные почти всегда содержат шум, поэтому утверждения, которые можно сделать на их основе, верны не всегда, а только с определённой вероятностью....
Основы машинного обучения
by Evgeny Sokolov- 0.0
Approx. 48 hours to complete
Сейчас термины “машинное обучение” или даже “искусственный интеллект” у всех на слуху. Местами это преувеличение и хайп, но у машинного обучения действительно есть много полезных и важных применений. В этом курсе вы можете разобраться с принципами работы методов машинного обучения. Мы будем показывать, как это всё делается в Python с помощью его библиотек....
Прикладные задачи анализа данных
by Evgeniy Riabenko , Evgeny Sokolov , Victor Kantor , Emeli Dral , Антон Слесарев- 4.4
Approx. 28 hours to complete
Методы машинного обучения — будь то алгоритмы классификации или регрессии, методы кластеризации или алгоритмы понижения размерности — применяются к подготовленным данным с вычисленными признаками для решения уже сформулированной задачи. Однако специалисты по анализу данных редко оказываются в такой идеальной ситуации. Обычно перед ними ставят задачи, которые нуждаются в уточнении формулировки, выборе метрики качества и протокола тестирования итоговой модели....
Top Online Courses and Specializations | Coursera
- 0.0
Find Courses and Specializations from top universities like Yale, Michigan, Stanford, and leading companies like Google and IBM. Join Coursera for free and transform your career with degrees, certificates, Specializations, & MOOCs in data science, computer science, business, and dozens of other topics....
Coursera | Online Courses & Credentials From Top Educators. Join for Free
- 0.0
Learn online and earn valuable credentials from top universities like Yale, Michigan, Stanford, and leading companies like Google and IBM. Join Coursera for free and transform your career with degrees, certificates, Specializations, & MOOCs in data science, computer science, business, and dozens of other topics....