Курс на Stepik
Обложка курса «Прикладные задачи анализа данных» на Stepik
15 000 ₽

Прикладные задачи анализа данных ★ 4.167

Открыть на
STEPIK.ORG

На пятом курсе программы мы разберем прикладные задачи из различных областей анализа данных: анализ текста и информационный поиск, коллаборативная фильтрация и рекомендательные системы, бизнес-аналитика, прогнозирование временных рядов.В этом курсе вы научитесь сводить задачу заказчика к формальной постановке задачи машинного обучения и поймёте, как проверять качество построенной модели на исторических данных и в онлайн-эксперименте. На каждой задаче мы изучим плюсы и минусы пройденных алгоритмов машинного обучения.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Прикладные задачи анализа данных»Учеников на курсе 647
Сертификаты, выданные на курсе «Прикладные задачи анализа данных»Сертификатов выдано 206
Отзывы о курсе «Прикладные задачи анализа данных»Отзывов получено 6
Рейтинг курса «Прикладные задачи анализа данных»Рейтинг курса 4.167
Уроки в курсе «Прикладные задачи анализа данных»Количество уроков 20
Тесты в курсе «Прикладные задачи анализа данных»Количество квизов 85
Задачи с кодом в курсе «Прикладные задачи анализа данных»Количество задач с кодом 1
Время прохождения курса «Прикладные задачи анализа данных»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Прикладные задачи анализа данных»Стоимость курса 15 000 ₽ —
Обновления курса «Прикладные задачи анализа данных»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Прикладные задачи анализа данных»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Прикладные задачи анализа данных»Последнее обновление — ———

Чему вы научитесь

Приветствуем на пятом курсе программы!

В этом курсе мы разберем прикладные задачи из различных областей анализа данных: анализ текста и информационный поиск, коллаборативная фильтрация и рекомендательные системы, бизнес-аналитика, прогнозирование временных рядов.

Вы научитесь сводить задачу заказчика к формальной постановке задачи машинного обучения и поймёте, как проверять качество построенной модели на исторических данных и в онлайн-эксперименте. На каждой задаче мы изучим плюсы и минусы пройденных алгоритмов машинного обучения.

Темы курса:

  1. Бизнес-задачи.
  2. Анализ медиа.
  3. Анализ текстов.
  4. Рекомендации и ранжирование.


О курсе

На пятом курсе программы мы разберем прикладные задачи из различных областей анализа данных: анализ текста и информационный поиск, коллаборативная фильтрация и рекомендательные системы, бизнес-аналитика, прогнозирование временных рядов.В этом курсе вы научитесь сводить задачу заказчика к формальной постановке задачи машинного обучения и поймёте, как проверять качество построенной модели на исторических данных и в онлайн-эксперименте. На каждой задаче мы изучим плюсы и минусы пройденных алгоритмов машинного обучения.

Начальные требования

Прохождение первых четырех курсов программы "Машинное обучение и анализ данных".
Базовые знания Python, математического анализа, линейной алгебры и статистики.

Преподаватели курса

Сертификат курса Прикладные задачи анализа данных

Сертификат

Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 206 учеников получили сертификат.

Нагрузка

4 недели

Расскажите о курсе друзьям