Математические и инструментальные методы машинного обучения. Часть 2

Стоимость полного доступа к материалам курса — 9000 ₽ (включая НДС 22%). Оплата — единоразово, 100% предоплата. Доступ открывается сразу после оплаты. 

У курса есть бесплатная ознакомительная часть: нажмите на кнопку “Записаться”, этот курс появится у вас в разделе “Мои курсы”, и вы сможете посмотреть бесплатные общедоступные видеолекции, после чего принять решение: покупать курс или нет.

Что вы получите после оплаты:

• Доступ ко всем материалам курса (видеолекции + тесты).
• Возможность пройти итоговый тест с процедурой идентификацией личности (прокторинг).
• Возможность получить электронный сертификат, если наберете 60% баллов за тесты к разделам и итоговый тест. ВАЖНО: сертификат не является документом государственного образца!
• Если вы хотите пройти курс как программу повышения квалификации с выдачей удостоверения гос. образца - напишите на openedu@mephi.ru

Как оплатить и получить доступ ко всем материалам:

• Зарегистрируйтесь на портале openedu.ru.
• Запишитесь на курс (кнопка "Записаться" справа).
• Курс появится в разделе “Мои курсы”, вы сможете посмотреть бесплатную часть.
• Оплатите курс в разделе "Мои курсы".
• Сразу после оплаты вам откроется доступ ко всем материалам.
• Изучайте материалы в удобное время, без дедлайнов и дополнительных проверок.

Хотите официальное удостоверение?

Вы можете пройти повышение квалификации по этому курсу в онлайн-формате. В отличие от сертификата, удостоверение о повышении квалификации — это официальный документ государственного образца (72 часа, ФИС ФРДО).

Записаться на программу повышения квалификации можно по ссылке.

Стоимость доступа к материалам курса за исключением ознакомительной части (включая тестовые материалы и возможность пройти экзамен с прокторингом и получить сертификат) составляет 3600 рублей. Для этого нужно пройти текущее тестирование не меньше чем на 60% и итоговый тест не меньше чем на 60%.

Платформа RapidMiner

Модуль 1. Понятие описательных статистик (Неделя 1)

Урок 7.  Подходы к визуализации: геометрический, древовидный.

Понятие описательных статистик. Вычисление основных показателей положения и вариации. Построение частотных полигонов и гистограмм.

Модуль 2. Анализ связей (Неделя 2)

Урок 8.  Корреляционный анализ/Понятие корреляционной связи. Коэффициент корреляции Пирсона. Ранговые коэффициенты. Коэффициенты корреляции для дихотомических и номинальных переменных.

Урок 9.  Регрессионный анализ/Простая линейная регрессия. Проверка значимости уравнения линейной регрессии. Оценка качества уравнения линейной регрессии. Коэффициент детерминации. Доверительный интервал линейной регрессии.

Модуль 3. Кластеризация (Неделя 3)

Урок 10.  Постановка задачи кластеризации/Понятие кластера. Обзор прикладных задач с использованием методов кластеризации. Обзор основных понятий и методов кластерного анализа.

Урок 11. Иерархические  и итеративные методы кластеризации/Иерархическая агломеративная кластеризация. Дендрограммы. Дивизимные методы кластеризации. Метод МакКуина (к-средних).

Модуль 4. Мягкая и жёсткая кластеризация (Неделя 4)

Урок 12. Критерии качества кластеризации.

Знать основные стандарты и методологии анализа и обработки социально-экономических данных

Знать основные методы описания и визуализации структуры социально-экономических данных

Знать основные методы сокращения размерности многомерных задач

Знать основные методы поиска закономерностей в массивах социально-экономических данных

Знать основные методы анализа качественных и текстовых данных

Уметь  описывать и визуализировать исходные социально-экономические данные

Уметь проводить обработку исходных социально-экономических данных

Уметь искать закономерности в исходных социально-экономических данных

Уметь создавать прогнозы на основании исходных социально-экономических данных

Владеть методами описания и визуализации социально-экономических данных

Владеть методами анализа и обработки социально-экономических данных

Владеть методами анализа качественных и текстовых данных

Владеть инструментальными средствами анализа и обработки социально-экономических данных

В результате обучения по курсу слушатель будет 

Знать:

• Основные стандарты и методологии анализа и обработки социально-экономических данных.
• Основные методы описания и визуализации структуры социально-экономических данных
• Основные методы сокращения размерности многомерных задач
• Основные методы поиска закономерностей в массивах социально-экономических данных
• Основные методы анализа качественных и текстовых данных

Уметь:

• Описывать и визуализировать исходные социально-экономические данные
• Проводить обработку исходных социально-экономических данных
• Искать закономерности в исходных социально-экономических данных
• Создавать прогнозы на основании исходных социально-экономических данных

Владеть:

• Методами описания и визуализации социально-экономических данных
• Методами анализа и обработки социально-экономических данных
• Методами анализа качественных и текстовых данных
• Инструментальными средствами анализа и обработки социально-экономических данных