Методы машинного обучения для анализа данных
повышение квалификации
О программе
Машинное обучение - ключевой инструмент для извлечения знаний из данных и поддержки принятия решений. Освойте его уже сейчас
Варианты обучения
дистанционно
10 дней (32 ак. ч.)
Срок обучения
В любое время
Когда
—
График занятий
15 000 р.
Стоимость
Программа обучения
Основы машинного обучения и анализ данных – введение в Data Science, основные библиотеки Python, подготовка данных.
Введение в Data Science и машинное обучение. Библиотеки Python для ML
Исследовательский анализ данных. Библиотеки matplotlib и seaborn
Предварительная обработка данных. Библиотека pandas
Методы машинного обучения с учителем – алгоритмы регрессии, классификации, оценка качества моделей
Прогнозирование числовых значений. Алгоритмы решения задачи регрессии. Метрики качества регрессии
Алгоритмы классификации. Дерево решений. Ансамблевые методы
Оценка качества моделей: метрики качества, кросс-валидация, подбор гиперпараметров
Методы машинного обучения без учителя
Кластеризация
Алгоритм k- means
Метрики качества кластеризации
Практическое применение алгоритмов машинного обучения
Примеры решения прикладных задач с использованием машинного обучения
Преимущества обучения
1
Цель курса - сформировать навыки применения классических методов машинного обучения с использованием языка Python.
Курс подходит для начинающих специалистов в области Data Science, аналитиков, разработчиков и всех, кто хочет освоить или углубить свои знания в машинном обучении.
Результаты обучения
- По завершении обучения вы выполните практический проект для закрепления приобретенных навыков (от подготовки данных до разработки полноценной модели) и получите обратную связь от преподавателя.
Оставьте отзыв
Учились здесь? Оставьте отзыв, и, может быть, это поможет другим в выборе. Кроме этого, из ваших оценок формируется наш рейтинг.