About this Course

63,393 recent views

Learner Career Outcomes

20%

started a new career after completing these courses

25%

got a tangible career benefit from this course

27%

got a pay increase or promotion
Shareable Certificate
Earn a Certificate upon completion
100% online
Start instantly and learn at your own schedule.
Flexible deadlines
Reset deadlines in accordance to your schedule.
Intermediate Level
Approx. 31 hours to complete
Russian

Skills you will gain

Topic ModelData Clustering AlgorithmsMachine LearningData Visualization (DataViz)

Learner Career Outcomes

20%

started a new career after completing these courses

25%

got a tangible career benefit from this course

27%

got a pay increase or promotion
Shareable Certificate
Earn a Certificate upon completion
100% online
Start instantly and learn at your own schedule.
Flexible deadlines
Reset deadlines in accordance to your schedule.
Intermediate Level
Approx. 31 hours to complete
Russian

Offered by

Placeholder

Moscow Institute of Physics and Technology

Placeholder

Yandex

Placeholder

E-Learning Development Fund

Syllabus - What you will learn from this course

Content RatingThumbs Up87%(10,899 ratings)Info
Week
1

Week 1

9 hours to complete

Кластеризация

9 hours to complete
15 videos (Total 109 min), 8 readings, 5 quizzes
15 videos
Как устроена специализация, и зачем ее проходить3m
Структура уроков1m
Задача кластеризации4m
Примеры задач кластеризации5m
Знакомство с методами кластеризации9m
Пример: кластеризация текстов по теме13m
Выбор метода кластеризации7m
МФТИ1m
Метод K средних (K-Means)10m
Expectation Maximization (EM-алгоритм)9m
Агломеративная иерархическая кластеризация12m
Графовые методы кластеризации4m
Методы, основанные на плотности6m
Оценка качества и рекомендации по решению задачи кластеризации13m
8 readings
Блокнот из примера кластеризации текстов20m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Немного о Yandex10m
МФТИ10m
Forum&Chat10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
4 practice exercises
Знакомство с кластеризацией30m
Введение в кластеризацию30m
Некоторые методы кластеризации30m
Подробнее о методах кластеризации30m
Week
2

Week 2

7 hours to complete

Понижение размерности и матричные разложения

7 hours to complete
15 videos (Total 108 min), 4 readings, 5 quizzes
15 videos
Одномерный отбор признаков8m
Жадные методы отбора признаков6m
Отбор признаков на основе моделей6m
Понижение размерности4m
Метод главных компонент: постановка задачи7m
Метод главных компонент: решение6m
Матричные разложения13m
SGD и ALS5m
Прогнозирование неизвестных значений в матрице6m
Проблема отсутствия негативных примеров и implicit методы6m
Вероятностный взгляд на матричные разложения5m
Неотрицательные матричные разложения: постановка и решение10m
Неотрицательные матричные разложения: функционалы и инициализация5m
Обработка пропусков8m
4 readings
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
4 practice exercises
Отбор признаков30m
Понижение размерности и отбор признаков30m
Матричные разложения30m
Неотрицательные матричные разложения30m
Week
3

Week 3

5 hours to complete

Визуализация и поиск аномалий

5 hours to complete
8 videos (Total 57 min), 5 readings, 5 quizzes
8 videos
Параметрическое восстановление плотности9m
Непараметрическое восстановление плотности8m
Одноклассовый SVM5m
Задача визуализации5m
Многомерное шкалирование4m
Метод t-SNE6m
Визуализация данных в sklearn12m
5 readings
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Визуализация данных в sklearn10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
4 practice exercises
Восстановление плотности30m
Поиск аномалий30m
Методы SNE и t-SNE30m
Визуализация30m
Week
4

Week 4

10 hours to complete

Тематическое моделирование

10 hours to complete
14 videos (Total 151 min), 8 readings, 6 quizzes
14 videos
Постановка задачи тематического моделирования12m
Базовые тематические модели и EM-алгоритм14m
Регуляризация тематических моделей10m
Мультимодальные тематические модели9m
Внутренние критерии качества тематических моделей9m
Внешние критерии качества тематических моделей16m
Визуализация тематических моделей10m
Тематические модели на практике11m
Пример использования библиотеки gensim для построения тематической модели10m
Установка BigARTM в Windows3m
Установка BigARTM в Linux Mint2m
Установка BigARTM в Mac OS-X3m
Пример использования библиотеки BigARTM для построения тематической модели19m
8 readings
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Ноутбук из демонстрации использования gensim10m
Ноутбук из демонстрации использования BigARTM10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Финальные титры10m
Стань ментором специализации10m
4 practice exercises
Постановка задачи и базовые понятия30m
Тематическое моделирование-130m
Критерии качества тематических моделей30m
Тематическое моделирование-230m

Reviews

TOP REVIEWS FROM ПОИСК СТРУКТУРЫ В ДАННЫХ

View all reviews

About the Машинное обучение и анализ данных Specialization

Машинное обучение и анализ данных

Frequently Asked Questions

More questions? Visit the Learner Help Center.