なぜデータ分析
データ分析の必要性は、テクノロジー企業やインターネット企業をはるかに超えています。 機械学習法は、輸送ルートの最適化まで、まったく異なる分野でますます使用されています。 彼らの助けを借りて、ドライバーのいない新しい薬や車が作られ、気分に応じて音楽が選択され、潜在的な人生のパートナーが見つかります。
データアナリストまたはデータサイエンティストは、今日最も人気のある職業の1つです。 短時間で重要な結果を得ることができる実際の開業医にとって、本当の闘争があり、そのような専門家の費用は天国に急騰します。
これらの専門分野について語るだけでなく、それらの最初のオリンピックに向けてすでに準備を進めている州および商業施設も関心を高めています。
これらの言葉の背後に隠されているものは何ですか、誰もがその意味を理解していますか？ 残念ながら、それらはすべての問題を解決する一種の魔法の成分として扱われることがよくあります。 アプリケーションの境界もアクションの順序も、「今ここで」使用するために実現されていません。
この問題を明らかにする時が来ました。
これは今どこで学べますか
データ分析は、「これを教える方法」の理解のみが形成されている知識の分野です。 主要な大学は修士課程を作成していますが、残念ながら、彼らは常に新しいアプローチやツールに遅れをとっていません。
したがって、トレーニングに最も適した場所は、データを扱うことがビジネスの本質であるハイテク企業です。 そして、間違いなくこれらの企業の1つはYandexです。
モスクワ物理技術研究所の有力な科学者とYandexの本物の研究者および実務家の努力を組み合わせて、機械学習とデータ分析の専門分野を準備しました。
そして、彼らはこれを教えます：
- コンスタンチン・ヴォロンツォフ -物理学と数学の博士、ロシア科学アカデミー教授、FIC IU RAS知能システム学科長、ShAD教授
- Vadim Strizhov-物理学と数学の博士、モスクワ物理学研究所の准教授、FIC IU RASの主任研究員
- Evgeny Ryabenko-物理学と数学の博士号、モスクワ物理技術研究所の准教授、モスクワ州立大学ShADの講師、データ科学者Yandex Data Factory
- Evgeny Sokolov -VMKモスクワ州立大学、経済学部、経済学部、Yandexデータファクトリー研究グループ長
- ビクター・カンター -FIVT MIPT上級講師、ShAD講師、Yandexデータファクトリー研究グループ長
- エメリ・ドラル -モスクワ物理学技術研究所、RUDN大学講師、データ科学者ヤンデックス・データ・ファクトリー
トレーニングの方法とコースの配置方法
私たちの専門分野は、5つのコースと最終プロジェクトで構成されています。
- 初年度には、データ分析で何も理解することが難しい数学の基本的な事実を説明し、Pythonでのプログラミング方法を教えます。
- 第二に、ラベル付きデータのトレーニングまたは教師とのトレーニングに従事します-予測モデルを構築し、一連の例を使用してその品質を評価する方法を見つけます。
- 3年目には、データの構造を見つけることについて話します：クラスタリングを行う方法、データの次元を下げる方法、および異常を探す方法。
- 4番目のコースは、データを結論に変える技術に専念します。統計分析と実験計画の方法を習得します。
- 5年目には、時系列の予測やテキスト分析など、データ分析のいくつかの大きな典型的なタスクを詳細に分析します。
私たちは、各コースを非常に飽和した簡潔なものにすることを試みました-それで、人は1ヶ月の間平均的なペースでそれを習得できました。 したがって、すべての専門分野を平均的なペースで完了するには半年かかります。 ただし、実際の速度はリスナーの動機と忍耐力にのみ依存します！
コースでは、実際に機能し、実際の研究者が日常業務で使用する方法とツールのみが選択されました。 コース中に使用しなければならないデータの多くは、実際のプロジェクトから取得したものです。「実際に」理解し、感じることができる唯一の方法です。
最終プロジェクトでは、eコマース、ソーシャルメディア、情報検索、ビジネス分析などの実務分野の1つの実データに取得した知識を適用できます。彼女の資質。 その結果、プロジェクトは履歴書に安全に示され、面接時に雇用主に示されるポートフォリオに表示されます。
Courseraプラットフォームのすべてのコースと同様に、基礎となるのは、知識と理解をテストできるテストから、自動検証を備えたプログラム可能なタスクや相互評価タスクまで、さまざまなタイプのアクティビティを交互に行うビデオ資料です。
学生は非常に異なる背景でトレーニングを開始できることを理解し、2つの問題を解決する最初の専門コースを導入しました。 まず、将来必要になる基本的な数学的概念の知識を更新するのに役立ちます。 次に、Python言語とデータ分析用の特別なライブラリを使用する基本的なスキルを習得します。
専門化の実践的な方向性を維持し、形式主義にdrれないようにするために、最初の年でさえ、直感的な理解に重点を置いて多くの概念が「指で」紹介されます。 これまでのところ、数学的形式主義の信奉者は、コースラの離散数学学科または全国のオープン教育プラットフォームからのオンラインコースに目を向けることができます 。 またすぐに、数学分析、線形代数、微分計算の完全で厳密なコースがMIPTレクチャーホールに登場します。
私たちのプロジェクト全体の理想的な目標は、学生がデータサイエンティストの立場（専門的な経験に対応するレベル）についてインタビューを受けることを可能にすることです。 同時に、聴衆は必ずしも仕事を変えたいとは限らず、誰かが方法論ツールを更新し、彼らの標準的な仕事タスクに対してより効果的な解決策を得るだけで十分でしょう。 しかし、いずれにせよ、大学院の専門は、私たちの職業の入力基準に準拠しなければなりません。
いつ、どのように始めるか
スペシャライゼーションはすでに利用可能であり、 1年目のトレーニングは2月9日に始まります。 Courseraプラットフォームの他の専門分野については、プラットフォーム側の前提条件があります：学生がすべての専門分野を通過して卒業プロジェクトを完了できるようにするには、本人確認モードですべてのコースを完了する必要があります。
専門コースの資料のほとんどは無料で利用できますが、証明書を取得するために通過が必要な多くのタスクには「ロック」のマークが付いており、支払い後にのみ利用できます。 学生がすべての課題と証明書にアクセスしたいが、それらを支払う機会がない場合は、財政支援プログラム（Coursera Financial Aid）を使用できます。 Courseraから支援を受けるには、彼は財政状況とコースに登録する理由を説明する簡単な申請書に記入する必要があります。 アメリカの大学に入学するための財政支援を要求する場合、非常によく似た方法が使用されます。 昨年、10万件以上の申請が承認されました。 適用するには、専門ページの「登録」ボタンの下にあるリンクをクリックする必要があります。
新しい知識に移動-学習を始めましょう！
PSコース期間中にチューターのサポートを受け、専門的な再訓練の状態証明書を使用して個人試験を受けたい人のために、特別なプログラムを開発しています。 興味のある方は、短いフォームに記入することをお勧めします
UPD ：専門コースの内容とその目標に関する情報を追加しました
UPD 2 ：MIPTスペシャライゼーションの学生全員が無料で利用できます。 この機能を有効にするには、mooc @ phystech.eduに書き込む必要があります。