Уважаемый посетитель! Вы используете устаревший браузер, чтобы страница работала правильно, рекомендуется использовать современный браузер.
© 2016, http:// ( cайт компании ООО «»)

Настоящий сайт создан по заказу компании ООО «», фирмой-разработчиком LPgenerator (ОГРН 1134025006081) Правообладателем настоящего сайта является компания ООО «» (ОГРН 1087448000309) и LPgenerator
(далее совместно именуемые "Правообладатель")

Контент, представленный на данном сайте, на всех его страницах, разделах, подразделах (дополнительных и основных, временных и постоянных), включая, но неограничиваясь, тексты, аудиовизуальные произведения, музыкальные произведения, художественные произведения, произведения графического дизайна, буквенные и цифровые шрифты, программы для ЭВМ, базы данных (как объект авторских и смежных прав), графические произведения (далее по тексту “Указанный Контент”) является охраняемыми результатами интеллектуальной деятельности в соответствии со статьями 1225, 1259, 1304 Гражданского кодекса Российской Федерации. Правовая охрана в отношении всего Указанного Контента и любой его части распространяется как на самостоятельные произведения, исполнения, фонограммы, базы данных (как объект авторских и смежных прав) или их части и элементы; так и на несамостоятельные произведения исполнения, фонограммы, базы данных (как объект авторских и смежных прав), образующие и необразующие любые составные произведения исполнения, фонограммы, базы данных (как объект авторских и смежных прав) или их части и элементы. Дата создания любой части Указанного Контента, может быть отдельно указана применительно к каждой из частей Указанного Контента. Любое использование всего Указанного Контента или любой его части третьими лицами допускается исключительно с письменного согласия Правообладателя.

Страной места происхождения Указанного Контента (за исключением фотографических произведений) является Российская Федерация. В случае использования Указанного Контента или любой его части без соответствующего письменного согласия Правообладателя нарушитель обязуется незамдлительно прекратить нарушение авторских прав Правообладателя, а в случае отсутствия каких-либо действий по прекращению нарушения - выплатить Правообладателю компенсацию в размере 300.000 рублей РФ за каждый случай нарушения, что не исключает применение к нарушителю иных мер ответственности, предусмотренных действующим законодательством Российской Федерации.

в год

в месяц

Дипломный проект

6 месяцев 

лекторы

В финальном проекте вы сможете применить полученные знания к реальным данным в электронной коммерции, социальных медиа, информационном поиске, бизнес-аналитике. Вы пройдете все этапы анализа данных — от подготовки до построения финальной модели и оценки её качества. В результате в портфолио появится проект, который смело можно указать в резюме и показать работодателю на собеседовании.

Дипломный проект, 
применимый на практике

Дистанционно

Обучение проходит в формате МООС     : вы смотрите лекции в удобное для вас время и получаете различные форматы заданий в виде тестов и перекрестных проверок. 

Вы можете пройти курс с персональным ментором для более глубокого погружения в тему. А сдав дополнительную итоговую аттестацию, слушатель имеет возможность получить удостоверение МФТИ о повышении квалификации.

преподаватель ВМК МГУ, ВШЭ, ШАД, руководитель исследовательской группы Yandex Data Factory

кандидат физико-математических наук, доцент МФТИ, преподаватель ВМК МГУ, ШАД, data scientist Yandex Data Factory

преподаватель ФИВТ МФТИ, РУДН, руководитель исследовательской группы
Yandex Data Factory

Программа обучения

Средняя зарплата 
специалиста в Москве 
140 000 руб.

64% российских компаний
со штатом от 500 человек 
имеют аналитика

Для кого эта
специализация

Расскажи друзьям

Data 
Scientist 

Для 
директоров
компаний

инженерных, технических 
и естественно-научных факультетов,
которые не изучали анализ данных, 
но хотят получить востребованную специальность и хорошо зарабатывать

которые хотят решать новые, более сложные задачи или оптимизировать существующие  

которые понимают важность анализа данных и хотят обучить сотрудников, чтобы повысить их эффективность

Для 
выпускников 
и студентов

Для 
профессиональных
аналитиков 

Особенности
специализации

старший преподаватель ФИВТ МФТИ, преподаватель ШАД, руководитель исследовательской группы Yandex Data Factory

Финансовая 
помощь

Если вы хотите пройти специализацию, но не можете оплатить, заполните заявку на получение помощи от Coursera по программе Coursera Financial Aid.

64%

В течение 10 лет Data Scientist станет самой популярной профессией века

Место проведения — Coursera

Стоимость Специализации

Отзывы
студентов

Партнеры курса

Автор курса

  • Алексей
    Швец

    Очень хороший старт, позволил многое вспомнить и систематизировать. Если есть понимание из мат. анализа, линейной алгебры и статистики, то можно смело браться за курс, если нет, то лучше где-то приобрести перед началом. Команде, работавшим над курсом хочется сказать слова благодарности и пожелания не снижать планку в дальнейшем.

  • Вадим
    Аюев

    Отличный курс от одного из лучших учебных заведений России. Прекрасно подойдёт для желающих начать изучение Machine Learning. В достаточной степени образно объяснены базовые понятия, приведены примеры и ссылки для дальнейшего самостоятельного изучения материала (или повторения забытого после вуза). Практические задания просты и снабжены исчерпывающими примерами. Курс рассчитан на аудиторию с навыками программирования, хотя задания более чем на 20 строк кода здесь не встречаются.

1 курс

«Математика и Python для анализа данных»

Неделя 1
Введение

Неделя 2
Библиотека Python и линейная алгебра.

Неделя 3
Оптимизация и матричные разложения.

Неделя 4
Случайность

Анализ данных и машинное обучение опираются на результаты из математического анализа, линейной алгебры и теории вероятностей. Без фундаментальных знаний по этим наукам невозможно понять методы анализа данных.
Первый курс сформирует этот фундамент. Мы без сложных формул и доказательств раскроем смысл математических понятий и объектов.

2 курс

«Обучение на размеченных данных»

Неделя 1
Машинное обучение и линейные модели

Неделя 2
Линейные модели и оценка качества

Неделя 3
Решающие деревья и композиции моделей

Неделя 4
Нейронные сети и обзор методов

Обучение на размеченных данных или обучение с учителем — это возможность предсказать величину для любого объекта, имея конечное число примеров. Например, уровень пробок на участке дороги, возраст пользователя по его действиям в интернете, цену на подержанную машину. На этом курсе вы научитесь формулировать и решать такие задачи.

3 курс

«Поиск структуры в данных»

Неделя 1
Методы кластеризации

Неделя 2
Понижение размерности и матричные разложения

Неделя 3
Визуализация данных и поиск аномалий

Неделя 4
Тематическое моделирование

Из курса вы узнаете об алгоритмах кластеризации данных, с помощью которых 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.

4 курс

«Построение выводов по данным»

Неделя 1
Основы статистики и проверка гипотез

Неделя 2
АБ-тесты: основы планирования, дизайн и интерпретация результатов

Неделя 3
Анализ зависимостей

Неделя 4
Скоринг, биоинформатика

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. 99% данных содержат "шум", поэтому выводы на их основе не верны, а только вероятны. На этом курсе вы научитесь строить корректные выводы, оценивать параметры, проверять гипотезы и устанавливать причинно-следственные связи.

5 курс

«Прикладные задачи анализа данных»

Неделя 1
Рекомендательные системы

Неделя 2
Прогнозирование временных рядов

Неделя 3
Скоринг, прогнозирование и CTR

Неделя 4
Анализ текстов и другие прикладные задачи

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.

Финальный курс

«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.

Специализация

«Машинное обучение и анализ данных»

Получите востребованную специальность, решайте более сложные задачи, 
повысьте продуктивность сотрудников

3 121,00 

15 606,00

5 курсов

3-6 часов в неделю

Дистанционное участие

Massive open online course— массовый открытый онлайн курс (одна из форм дистанционного образования).
Coursera.org - платформа онлайн-обучения от ведущих мировых университетов
«64% российских компаний со штатом от 500 человек имеют аналитика. Средняя зарплата специалиста в Москве 140 000 рублей, максимальная — 350 000.
* В течение 10 лет Data Scientist станет самой популярной профессией века»
  • Учебным материалам, оцениваемым заданиям, форумам обсуждений и многому другому
  • Сертификатам, которые можно добавить в резюме или профиль на LinkedIn
  • Круглосуточной поддержке пользователей 

 

Подпишитесь на всю серию и получите доступ к:

Константин Воронцов

Вадим Стрижов

Евгений Рябенко

Евгений Соколов

Виктор Кантор

Эмели Драль

доктор физико-математических наук, профессор РАН, заведующий отделом Интеллектуальных систем ФИЦ ИУ РАН, преподаватель ШАД

доктор физико-математических наук, доцент МФТИ, ведущий научный сотрудник ФИЦ ИУ РАН

140 - 350

Возможность получить диплом МФТИ

Практические инструменты

Это отличная возможность получить современные навыки людям, которые предпочитают обучение на русском.

Авторы серии курсов — сотрудники Yandex Data Factory и преподаватели МФТИ. Методики, которым вы научитесь, применяются каждый день в реальной работе.

от А до Я 

Специализация подходит людям, незнакомым с анализом данных. Серия курсов постепенно, от простого к сложному, погружает в предмет. В первом курсе рассказывается о математическом аппарате и основах программирования на Python.

Полностью на русском