Created by:  Higher School of Economics, Yandex School of Data Analysis

Commitment7 недель исследования, 3-5 часов / неделю
Language
Russian
How To PassPass all graded assignments to complete the course.
User Ratings
4.6 stars
Average User Rating 4.6See what learners said
Syllabus

FAQs
How It Works
Coursework
Coursework

Each course is like an interactive textbook, featuring pre-recorded videos, quizzes and projects.

Help from Your Peers
Help from Your Peers

Connect with thousands of other learners and debate ideas, discuss course material, and get help mastering concepts.

Certificates
Certificates

Earn official recognition for your work, and share your success with friends, colleagues, and employers.

Creators
Higher School of Economics
National Research University - Higher School of Economics (HSE) is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communications, IT, mathematics, engineering, and more. Learn more on www.hse.ru
Yandex School of Data Analysis
В Школе анализа данных в течение двух лет студенты осваивают машинное обучение, компьютерное зрение, анализ текстов на естественном языке и другие направления современных компьютерных наук. Эти предметы обычно не входят в университетские программы, но при этом пользуются огромным спросом в отраслях, где уже применяются наукоёмкие информационные технологии. Некоторые выпускники Школы попадают на стажировку в Яндекс, где применяют только что полученные знания.
Ratings and Reviews
Rated 4.6 out of 5 of 1,224 ratings

Отличный курс! Он познакомил меня с Kaggle!

Благодаря курсы я получил теоретические и практические знания по реализации логических методов, таких как решающие деревья и решающие леса. Углубил свои знания в области логистической и линейной регрессии, метриках оценки качества. Научился реализовывать градиентный бустинг над решающими деревьями. Получил новые теоретические знания и понимание частичного обучения. Задание с последней недели оказалось очень интересным и наглядно демонстрирующим актуальность и востребованность машинного обучения в наши дни. Спасибо большое Константину Вячеславовичу Воронцову и его команде за этот курс!!!

Ну что ж, начнем ))) Я бы сказал отличный курс. Я не математик и почти мало программирую, потому как больше выполняют роль менеджера (СТО). На курс пошел для того чтобы хоть немного раззбираться в теме и попробовать применять ее в наших проектах. Вся теория утомляет, и честно сказать, я думал что не пройду курс по причине слабого мат аппарата, но благодаря практике смог постепенно разобраться. Здесь чувствуется советская школа, очень много сложной теории, которая ну никак не является введением )) Очень порадовал финальное задание, получилось расставить все по полочкам, так сказать окончательно для себя выбрать самое основное и понять как применять эти знания на практике в своей работе. Больше бы практики в этом курсе и была бы оценка 5. В любом случае огромное спасибо создателям курса! Хотелось бы продолжение.

Очень понравился курс! Особенно - интересные практические задания. Давно интересовала данная тема, но никак не мог найти с чего именно начать ее изучение. Те материалы, которые читал, только еще больше запутывали. Здесь же, хотя и не без трудностей, но доступно и увлекательно получил базовые знания, благодаря которым уже могу решать часть насущных проблем.