наверх

Анализ данных на практике

3 сентября - 31 декабря 2018 г.
Курс уже начался
Запись на курс закрыта
Подпишитесь на новости и узнайте дату следующего запуска
  • 12 недель

    длительность курса

  • 2 зачётных единицы

    для зачета в своем вузе

О курсе

Курс предполагает изучение следующих тем:

  • Создание понимания задач машинного обучения, мотивация к их решению и практические приложения этих задач.
  • Базовые практические навыки постановки и решения задач анализа данных как инженерных задач
  • Актуальные задачи и некоторые последние достижения в области анализа данных

Формат

Курс состоит из 9 учебных недель. Для успешного решения большинства задач из тестов достаточно освоить материал, рассказанный на лекциях. На семинарах разбираются и более сложные задачи, которые смогут заинтересовать слушателя, уже знакомого с основами.

Программа курса

Неделя 1: Введение

Неделя 2: Метрики качества. Работа с признаками, постановка задач

Неделя 3: Решающие деревья в задачах классификации и регрессии

Неделя 4: Построение ансамблей. Random Forest и Gradient Forest

Неделя 5: Логистическая регрессия и SVM

Неделя 6: Кластеризация

Неделя 7: Введение в Text Mining

Неделя 8: Introduction in the deep learning

Неделя 9: Deep learning for Data with Sequence Structure

Неделя 10: Рекомендательные системы

Неделя 11: Case Study: Прогнозирование оттока

Неделя 12: Прогнозирование временных рядов

Результаты обучения

По итогам успешного прохождения курса у Вас сложится общая картина обо всех направлениях анализа данных. Вы узнаете об основных способах машинного обучения: supervised learning, unsupervised learning и даже semi-supervised learning. Вы научитесь решать задачи классификации, регрессии, кластеризации, узнаете о всех тонкостях оценки качества алгоритмов, преобразования признаков. И, конечно же, у Вас появится представление о реальных задачах анализа данных – мы рассмотрим такие примеры, как классификация музыки по жанрам, максимизация дохода, прогнозирование оттока пользователей, анализ текстов. Кроме того, мы разберем все основные структуры нейронных сетей и то, как и где их применять. Напоследок, Вы познакомитесь с основными понятиями и методами в прогнозировании временных рядов.

Кантор Виктор Викторович


Должность: Преподаватель

сертификат об окончании курса

Сертификат

По данному курсу возможно получение сертификата.

Стоимость прохождения процедур оценки результатов обучения с идентификацией личности - 1800 Р.

Похожие курсы