• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Программа помогает получить базовые компетенции аналитика данных, среди которых адекватный выбор метода для решения конкретной задачи анализа данных, предобработка данных, настройка параметров метода анализа и интерпретация полученных результатов.  В ходе обучения слушатели также знакомятся с программными продуктами Weka, Orange и библиотекой scikit-learn. Содержание программы охватывает основные устоявшиеся разделы современного машинного обучения (Machine Learning) и майнинга данных (Data Mining).

Теоретический материал подкрепляется большим количеством практических занятий.

Поступление

Целевая группа

Лица, уже имеющие высшее или среднее профессиональное образование или получающие высшее образование.

Документы для приема

Оригинал и копия паспорта или документа, заменяющего его

Оригинал и копия документа об образовании и квалификации или справка об обучении для лиц, получающих высшее образование

Оригинал и копия документа об изменении фамилии, имени, отчества (при необходимости)

Содержание программы

  • Введение в машинное обучение и разработку данных
  • Свободно-распространяемые системы машинного обучения и разработки данных
  • Методы классификации
  • Методы регрессии
  • Методы кластеризации
  • Поиск признаковых зависимостей и частых множеств
  • Мультимодальная кластеризация
  • Анализ последовательностей
  • Отбор признаков и снижение размерности
  • Работа с выбросами и пропущенными значениями
  • Статистический взгляд на машинное обучение
  • Машинное обучение и майнинг  больших данных (Big Data) 

Преподаватели

Игнатов Дмитрий Игоревич

Департамент анализа данных и искусственного интеллекта: Доцент

Кашницкий Юрий Савельевич

Департамент анализа данных и искусственного интеллекта: Старший преподаватель

Вас могут заинтересовать

Подать заявку