|
所在平台: Coursera专项课程 课程类别: 其他类别 大学或机构: CourseraNew |
课程主页: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis
课程评论：没有评论
课程名称：机器学习与数据分析专业化 课程概述：本课程将展示数据分析的完整周期，从数据收集到选择最佳解决方案及其质量评估。您将学习使用现代分析工具，并根据具体任务的特征对其进行调整。 在专业化课程中，您将掌握处理大数据所需的基本主题，包括现代分类和回归方法、数据结构探索、实验设计、结论构建、基础数学以及Python编程基础。 我们将讨论如何构建推荐系统、评估文本的情感倾向、预测商品需求、评估广告点击率等。 在课程结束时，您需完成一个项目，设计一个解决现实商业问题的系统。最终的成果将是一个直观的工作模型，您可以在日常工作中使用或在面试中展示。 所有完成该专业课程的学员都可以参与就业项目。如果您对新项目、新前景和机会感兴趣，欢迎报名参加此专业化课程并提交申请。 课程大纲链接： - [数学与Python用于数据分析](http://coursegraph.com/coursera-mathematics-and-python?specialization=machine-learning-data-analysis) - [监督学习](http://coursegraph.com/coursera-supervised-learning?specialization=machine-learning-data-analysis) - [无监督学习](http://coursegraph.com/coursera-unsupervised-learning?specialization=machine-learning-data-analysis) - [数据分析统计](http://coursegraph.com/coursera-stats-for-data-analysis?specialization=machine-learning-data-analysis)
Математика и Python для анализа данных
Обучение на размеченных данных
Поиск структуры в данных
Построение выводов по данным
Мы покажем, как проходит полный цикл анализа, от сбора данных до выбора оптимального решения и оценки его качества. Вы научитесь пользоваться современными аналитическими инструментами и адаптировать их под особенности конкретных задач. В рамках специализации вы освоите основные темы, необходимые в работе с большим массивом данных, в т.ч. современные методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, проведение экспериментов, построение выводов, базовая фундаментальная математика, основы программирования на Python. Мы разберём, как построить рекомендательную систему, оценить эмоциональную окраску текста, спрогнозировать спрос на товар, оценить вероятность клика по рекламе и т.д. В финале вам потребуется выполнить проект собственной системы, решающей любую актуальную для бизнеса задачу. Результатом будет наглядная работающая модель, которую вы сможете использовать в вашей повседневной работе или продемонстрировать на собеседовании. Все, прошедшие специализацию, могут принять участие в Программе трудоустройства. Если вы заинтересованы в новых проектах, новых перспективах и возможностях - пройдите обучение по Специализации и подайте заявку.
