About this Course

148,449 recent views

Learner Career Outcomes

41%

started a new career after completing these courses

48%

got a tangible career benefit from this course

30%

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.
Approx. 56 hours to complete
Russian

Skills you will gain

Python ProgrammingMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningPandas

Learner Career Outcomes

41%

started a new career after completing these courses

48%

got a tangible career benefit from this course

30%

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.
Approx. 56 hours to complete
Russian

Offered by

Placeholder

National Research University Higher School of Economics

Placeholder

Yandex School of Data Analysis

Syllabus - What you will learn from this course

Content RatingThumbs Up92%(41,884 ratings)Info
Week
1

Week 1

5 hours to complete

Знакомство с анализом данных и машинным обучением

5 hours to complete
6 videos (Total 58 min), 5 readings, 2 quizzes
6 videos
Видеоролик о курсе2m
Формальная постановка задачи машинного обучения14m
Примеры применения машинного обучения — 110m
Примеры применения машинного обучения — 213m
Проблема переобучения. Методология решения задач машинного обучения.15m
5 readings
Об университете10m
Приветствие и вводная информация10m
FAQ10m
Python для анализа данных10m
Работа с векторами и матрицами в NumPy10m
1 practice exercise
Основные понятия машинного обучения30m
4 hours to complete

Логические методы классификации

4 hours to complete
4 videos (Total 35 min)
4 videos
Алгоритм построения решающего дерева6m
Обработка пропусков. Достоинства и недостатки решающих деревьев.8m
Способы устранения недостатков решающих деревьев12m
1 practice exercise
Решающие деревья30m
Week
2

Week 2

7 hours to complete

Метрические методы классификации

7 hours to complete
4 videos (Total 34 min)
4 videos
Метод окна Парзена8m
Метрические методы классификации в задаче восстановления регрессии9m
Обнаружение выбросов6m
1 practice exercise
Метрические методы30m
4 hours to complete

Линейные методы классификации

4 hours to complete
5 videos (Total 31 min)
5 videos
Градиентные методы численной минимизации и алгоритм SG5m
Алгоритм SAG3m
Метод стохастического градиента. Достоинства и недостатки.10m
Проблема переобучения5m
1 practice exercise
Линейные методы и градиентный спуск30m
Week
3

Week 3

11 hours to complete

Метод опорных векторов и логистическая регрессия

11 hours to complete
5 videos (Total 38 min)
5 videos
Метод опорных векторов. Обобщение для нелинейного случая8m
Логистическая регрессия6m
Пример применения логистической регрессии5m
Регуляризованная логистическая регрессия2m
2 practice exercises
Особенности метода опорных векторов30m
Логистическая регрессия30m
4 hours to complete

Метрики качества классификации

4 hours to complete
3 videos (Total 31 min)
3 videos
Метрики качества классификации — 212m
Многоклассовая классификация7m
1 practice exercise
Метрики качества классификации30m
Week
4

Week 4

3 hours to complete

Линейная регрессия

3 hours to complete
3 videos (Total 23 min)
3 hours to complete

Понижение размерности и метод главных компонент

3 hours to complete
1 video (Total 14 min)

Reviews

TOP REVIEWS FROM ВВЕДЕНИЕ В МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

View all reviews

Frequently Asked Questions

More questions? Visit the Learner Help Center.