Прикладные задачи анализа данных

Start Date: 07/05/2020

Course Type: Common Course

Course Link: https://www.coursera.org/learn/data-analysis-applications

Explore 1600+ online courses from top universities. Join Coursera today to learn data science, programming, business strategy, and more.

About Course

Методы машинного обучения — будь то алгоритмы классификации или регрессии, методы кластеризации или алгоритмы понижения размерности — применяются к подготовленным данным с вычисленными признаками для решения уже сформулированной задачи. Однако специалисты по анализу данных редко оказываются в такой идеальной ситуации. Обычно перед ними ставят задачи, которые нуждаются в уточнении формулировки, выборе метрики качества и протокола тестирования итоговой модели. Данные, с которыми нужно работать, часто представлены в непригодном виде: они зашумлены, содержат ошибки и выбросы, хранятся в неудобном формате и т. д. 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. На их примере вы узнаете, как извлекать признаки из разнородных данных, какие при этом возникают проблемы и как их решать. 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. Прослушав этот курс, вы познакомитесь с распространенными типами прикладных задач и будете понимать схемы их решения. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3.

Course Syllabus

На этой неделе мы разберём две крупные задачи, часто возникающие в бизнес-аналитике. Первая связана с прогнозированием временных рядов; задачи такого типа часто возникают, когда необходимо оценить значение показателя в будущем, основываясь на истории его изменения в прошлом. Такими показателями могут быть спрос на товар, аудитория рекламного баннера, цена акций и т.д. Вторя задача — это анализ поведения пользователей. Класс задач, связанных с анализом пользовательских данных, неизбежно появляется практически в любой сфере бизнеса, подразумевающей работу с клиентами. Как правило, это такие задачи, как привлечение пользователей, работа с аудиторией, прогнозирование оттока и удержание клиентов.

Deep Learning Specialization on Coursera

Course Introduction

Методы машинного обучения — будь то алгоритмы классификации или регрессии, методы кластеризации или

Course Tag

Data Science Time Series Sentiment Analysis Recommender Systems

Related Wiki Topic

Article Example
Macedonian mythology ГРОМОВНИКОТ И НЕГОВИТЕ КАМЕНИ ИЛИ БОЖЈИ СТРЕЛИ׃ ГРОМОТ И МОЛЊАТА - споредбена анализа кај јужнословенските народи - Милошеска Ели
Ivan Ilyin In his article "About the important"("О главном") of "Our Tasks"("Наши задачи") Ilyin writes: "It is impossible to build the great and powerful Russia on any hatred: social class hatred (social-democrats, communists, anarchists), not in racial hatred (racists, antisemits), not in political hatred." (Original text: "Великую и сильную Россию
Yurii Vladimirovich Egorov In 1960 he completed his undergraduate studies at the Mechanics and Mathematics Faculty of Moscow State University (MSU). In 1963 from MSU he received his Ph.D. with the thesis ""Некоторые задачи теории оптимального управления в бесконечномерных пространствах"" ("Some Problems of Optimal Control Theory in Infinite-Dimensional Spaces"). In 1970 from MSU he received his Russian doctorate of sciences (Doctor Nauk) with thesis: ""О локальных свойствах псевдодифференциальных операторов главного типа"" ("Local Properties of Pseudodifferential Operators of Principal Type"). He was employed at MSU from 1961 to 1992, and he was a full professor in the Department of Differential Equations of the Mechanics and Mathematics Faculty there from 1973 to 1992. Since 1992 he has been a professor of mathematics at Paul Sabatier University (Toulouse III).
Mlada Мысль о «Младе» и сделанные мною некоторые наброски отвлекли меня от «Псковитянки» и от работы над «Каменным гостем». Кюи довольно быстро сочинил все 1-е действие «Млады»; Бородин, несколько разочарованный в ту пору в сочинении «Князя Игоря», взял из последнего много подходящего материала, а некоторое сочинив вновь, написал почти что весь эскиз 4-го действия. Мусоргский сочинил «Марш князей» на русскую тему (впоследствии изданный отдельно с трио ala turca) и еще кое-что для 2-го действия, а также переделал соответственно свою «Ночь на Лысой горе», приспособив ее для явления Чернобога в 3-м действии «Млады». Мои же наброски хора из 2-го действия и полет теней 3-го оставались недоделанными и не клеились, по некоторой неясности и неопределенности самой задачи, с недостаточно выработанной сценической программой.