| Title | Specialization ML & DA |
|---|---|
| Author | Alexander Kapitanov |
| Language | Python |
| MOOC | Coursera |
| Release | 21 Oct 2019 |
В этот репозиторий выложена полезная информация, предоставленная к специализации Машинное обучение и анализ данных от Яндекс и МФТИ. Также в репозиторий выложены сертификаты, подтверждающие прохождение курсов специализации. Решения заданий и тестов не выкладываю по понятным причинам. В специализации для обучения и решения задач материал представлен на языке Python (в связке с Jupyter Notebook, Numpy, Scipy, Seaborn, Matplotlib, Pandas, Sci-kit Learn, Tensorflow и др).
Сертификаты об успешном прохождении курсов специализации.
- Курс 1: Математика и Python для анализа данных
- Курс 2: Обучение на размеченных данных
- Курс 3: Поиск структуры в данных
- Курс 4: Построение выводов по данным
- Курс 5: Прикладные задачи анализа данных
- Курс 6: Анализ данных: Финальный проект
- Специализация Машинное обучение и анализ данных
Репозиторий разбит на категории по курсам:
- Математика и Python для анализа данных
- Обучение на размеченных данных
- Поиск структуры в данных
- Построение выводов по данным
- Прикладные задачи анализа данных
- Анализ данных: финальный проект
В каждом каталоге курса представлена следующая информация:
- Lectures - материалы лекций в формате pdf
- Notebooks - полезные ноутбуки .ipynb для самостоятельного изучения
- Slides - слайды к видео-урокам в формате pdf
- Subtitles - субтитры к видео-урокам
Tasks - решения задач специализации
Машинное обучение и анализ данных
Видео курсов разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3.
Математика и Python для анализа данных
Анализ данных и машинное обучение существенно опираются на результаты из математического анализа, линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей. Без фундаментальных знаний по этим наукам невозможно понимать, как устроены методы анализа данных. Задача этого курса — сформировать такой фундамент. Мы обойдёмся без сложных формул и доказательств и сделаем упор на интерпретации и понимании смысла математических понятий и объектов.
Для успешного применения методов анализа данных нужно уметь программировать. Фактическим стандартом для этого в наши дни является язык Python. В данном курсе мы предлагаем познакомиться с его синтаксисом, а также научиться работать с его основными библиотеками, полезными для анализа данных, например, NumPy, SciPy, Matplotlib и Pandas.
Обучение на размеченных данных
Обучение на размеченных данных или обучение с учителем – это наиболее распространенный класс задач машинного обучения. К нему относятся те задачи, где нужно научиться предсказывать некоторую величину для любого объекта, имея конечное число примеров. Это может быть предсказание уровня пробок на участке дороги, определение возраста пользователя по его действиям в интернете, предсказание цены, по которой будет куплена подержанная машина.
В этом курсе вы научитесь формулировать и, конечно, решать такие задачи. В центре нашего внимания будут успешно применяемые на практике алгоритмы классификации и регрессии: линейные модели, нейронные сети, решающие деревья и так далее. Особый акцент мы сделаем на такой мощной технике как построение композиций, которая позволяет существенно повысить качество отдельных алгоритмов и широко используется при решении прикладных задач. В частности, мы узнаем про случайные леса и про метод градиентного бустинга.
Построение предсказывающих алгоритмов — это лишь часть работы при решении задачи анализа данных. Мы разберемся и с другими этапами: оценивание обобщающей способности алгоритмов, подбор параметров модели, выбор и подсчет метрик качества.
В машинном обучении встречаются задачи, где нужно изучить структуру данных, найти в них скрытые взаимосвязи и закономерности. Например, нам может понадобиться описать каждого клиента банка с помощью меньшего количества переменных — для этого можно использовать методы понижения размерности, основанные на матричных разложениях. Такие методы пытаются сформировать новые признаки на основе старых, сохранив как можно больше информации в данных. Другим примером может служить задача тематического моделирования, в которой для набора текстов нужно построить модель, объясняющую процесс формирования этих текстов из небольшого количества тем. Такие задачи назвают обучением без учителя. В отличие от обучения с учителем, в них не предполагают восстановление зависимости между объектами и целевой переменной. Из этого курса вы узнаете об алгоритмах кластеризации данных, с помощью которых, например, можно искать группы схожих клиентов мобильного оператора. Вы научитесь строить матричные разложения и решать задачу тематического моделирования, понижать размерность данных, искать аномалии и визуализировать многомерные данные.
Влияет ли знание методов анализа данных на уровень заработной платы? Работает ли система оценки кредитоспособности клиентов банка? Действительно ли новый баннер лучше старого? Чтобы ответить на такие вопросы, нужно собрать данные. Данные почти всегда содержат шум, поэтому утверждения, которые можно сделать на их основе, верны не всегда, а только с определённой вероятностью. Строить наиболее корректные выводы и численно оценивать степень уверенности в них помогают методы статистики.
Как можно оценивать неизвестные параметры системы по небольшому количеству наблюдений? Как измерить точность таких оценок? Какие данные нужны, чтобы ответить на ваш вопрос, и на какие вопросы можно ответить с помощью уже имеющихся данных? Вы узнаете все, что нужно для успешного превращения данных в выводы — организация экспериментов, A/B-тестирование, универсальные методы оценки параметров и проверки гипотез, корреляции и причинно-следственные связи.
Прикладные задачи анализа данных
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.
Анализ данных: финальный проект
Финальный проект даст вам возможность применить полученные в рамках специализации знания к задаче из реального мира. Под руководством успешных специалистов в науке о данных вы сможете поработать над актуальным проектом в одной из областей: электронная коммерция, социальные медиа, информационный поиск, бизнес-аналитика и др.
В отличие от задач, основанных на модельных данных, работа над проектом из реальной жизни даст вам возможность самостоятельно пройти все этапы анализа данных — от подготовки данных до построения финальной модели и оценки её качества. В результате в вашем арсенале появится проект, который вы сможете использовать на практике и самостоятельно развивать в дальнейшем.
Наличие такого проекта станет вашим конкурентным преимуществом, ведь вы всегда сможете продемонстрировать успешный проект потенциальному работодателю.
- 2019/10/21