стань автором. присоединяйся к сообществу!
Лого Сделано у нас
30
nanonews 03 марта 2016, 20:32

МФТИ и Яндекс запускают онлайн курс по анализу данных

Следи за успехами России в Телеграм @sdelanounas_ru

Теоретики МФТИ и практики компании «Яндекс» объединили свои знания, чтобы запустить уникальный онлайн курс «Машинное обучение и анализ данных» на платформе Сoursera. На сегодняшний день — это единственная специализация на массовых онлайн платформах на русском языке.

Для курса были отобраны только те методики и инструменты, которые хорошо работают на практике и используются в ежедневной работе. Многие данные, с которыми придется работать во время курса, взяты из настоящих проектов — только так можно понять и прочувствовать, «как оно бывает на самом деле».

Специалист по анализу данных или data scientist — одна из самых востребованных профессий сегодняшнего дня. За реальных практиков, умеющих получать значимые результаты в сжатые сроки, идет настоящая борьба, и стоимость таких специалистов взлетает до небес.

Между тем, понимание, как учить подобных специалистов только формируется. Ведущие вузы создают магистерские программы, которые, к сожалению, не всегда успевают за новыми подходами и инструментами.

Поэтому идеальное место для обучения — это высокотехнологичные компании, в которых работа с данными есть сама суть бизнеса. И одной из таких компаний, без сомнения, является Яндекс.

Ведущие ученые из МФТИ и практики из Яндекса, объединив усилия, подготовили специализацию по машинному обучению и анализу данных, которая позволит всем желающим освоить новую профессию и сделать первые шаги в этой интереснейшей области.

Специализация состоит из пяти курсов и финального проекта.

  • В первом курсе рассказываются основные факты из математики, без которых сложно что-либо понять в анализе данных, в него также входит обучение на языке Python.
  • Во втором — проводится обучение на размеченных данных — рассматривается, как по набору примеров строить предсказывающие модели и оценивать их качество.
  • В третьем — обсуждается структурирование данных: как делать кластеризацию, как понижать размерность данных и искать аномалии.
  • Четвёртый курс посвящён искусству превращения данных в выводы - осваиваются методы статистического анализа и планирования экспериментов.
  • В пятом курсе будет подробно разобрано несколько крупных типовых задач анализа данных, таких как прогнозирование временных рядов или анализ текстов.

Каждый из курсов предельно насыщен и лаконичен, чтобы человек смог освоить его в среднем темпе за месяц. Курсы будут запускаться последовательно до июня 2016. В июле слушатели специализации защитят собственный проект, который позволит применить полученные знания к реальным данным одной из практических областей: электронная коммерция, социальные медиа, информационный поиск, бизнес-аналитика и др. Работа над проектом даст возможность самостоятельно пройти все этапы анализа данных — от подготовки до построения финальной модели и оценки её качества. В результате в портфолио появится проект, который смело можно будет указать в резюме и показать работодателю на собеседовании.

Цена вопроса весьма конкурентна: 23 376 рублей при оплате всех курсов сразу, 25 974 — в случае поэтапной оплаты.

Цель проекта — сделать так, чтобы слушатели могли пройти собеседование на позицию data scientist (уровня, соответствующего их профессиональному опыту).

Более подробно с данным проектом можно ознакомиться здесь: https://megamozg.ru/company/mipt/blog/23966/

Кстати, а вы знали, что на «Сделано у нас» статьи публикуют посетители, такие же как и вы? И никакой премодерации, согласований и разрешений! Любой может добавить новость. А лучшие попадут в телеграмм @sdelanounas_ru. Подробнее о том как работает наш сайт здесь👈

  • 2
    Нет аватара Maggey
    04.03.1607:38:04

    Однозначно крутой проект.

  • 1
    Нет аватара Enst
    04.03.1617:16:37

    Молодцы! Начало положено!   

  • 2
    Нет аватара frme
    04.03.1617:18:25

    Курс очень даже недурственный. Уверен его создателям ничуть не стыдно за проделанную работу. Надеюсь что курс будет переведен на другие мировые языки и признание не заставит себя долго ждать. Единственное пожелание или скорее предупреждение тем кто хочет заняться data science это плотно засесть за математику. Программирование только во вторую очередь — особой computer science в data science нет. Без математики невозможно глубоко понимать суть используемых инструментов и как следствие невозможно построить конкурентные модели. Да и трудно будет без математики хорошо закочить всю специализацию.

    Отредактировано: frme~18:23 04.03.16
Написать комментарий
Отмена
Для комментирования вам необходимо зарегистрироваться и войти на сайт,