Брат Тук
Брат Тук
Редактор
2 года с нами!
Награда за 5000 очков репутации
За 500 сообщений!
- Регистрация
- 18/04/2023
- Сообщения
- 17.104
- Репутация
- 51.175
Автор: TutorPlace, Светослав Зверев
Название: Машинное обучение (2026)
![[TutorPlace, Светослав Зверев] Машинное обучение (2026)](data:image/svg+xml;charset=utf-8,%3Csvg xmlns%3D'http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg' width='600' height='281' viewBox%3D'0 0 600 281'%2F%3E "[TutorPlace, Светослав Зверев] Машинное обучение (2026)")
Описание:
Хотите освоить машинное обучение с практическими примерами и кодом? Вы разберётесь, как визуализировать данные, выявлять сезонность и аномалии, чтобы принимать управленческие решения на основе точного анализа!
С курсом вы:
- Разберётесь в моделях кластеризации и научитесь группировать данные для анализа больших массивов
- Осознаете, как регрессионные модели помогают
прогнозировать показатели и строить точные предсказания
- Обучитесь сбору и систематизации данных для последующего анализа и подготовки их к моделированию
- Поймёте, как выявлять аномалии и шумы в данных для повышения качества аналитических результатов
- Изучите важность нормировки и агрегации данных для корректной работы алгоритмов машинного обучения
- Рассмотрите параметризацию категориальных данных и их подготовку к использованию в моделях
Автор:
Светослав Зверев
Преподаватель анализа и интерпретации данных
Выпускник МФТИ, изучал ML на PhD программе в Технологическом университете Дублина. Преподает анализ и интерпретацию данных в РАНХиГС и ВШЭ. Имеет большое опыт записи курсов - от ряда частных ВУЗов, до РАНХИГС.
Программа курса
21 урок, 3 недели
1 неделя
Урок 1. О чем будет курс.
Урок 2. Определение задач кластеризация (группировка данных).
Урок 3. Виды моделей кластеризации.
Урок 4. Практические задачи кластеризации.
Урок 5. Определение задач классификации.
Урок 6. Виды моделей классификации.
Урок 7. Практические задачи классификации.
2 неделя
Урок 8. Определение задач регрессии.
Урок 9. Виды моделей регрессии.
Урок 10. Практические задачи регрессии.
Урок 11. Сбор, агрегация и систематизация данных.
Урок 12. Выявление аномалий и шумов в данных.
Урок 13. Выявление сезонности в данных.
Урок 14. Параметризация категориальных данных.
3 неделя
Урок 15. Нормировка данных.
Урок 16. Агрегация данных.
Урок 17. Разбор алгоритмов кластеризации на практике.
Урок 18. Разбор алгоритмов классификации на практике.
Урок 19. Разбор регрессионных моделей на практике.
Урок 20. Визуализация данных.
Урок 21. Оценка параметров моделей.
Этот курс для тех, кто:
- Стремится научиться группировать данные и выявлять скрытые закономерности для принятия обоснованных решений в бизнесе
- Пытается освоить классификацию данных для точного предсказания результатов и сегментации аудитории
- Хочет понимать, как визуализировать данные, чтобы было проще анализировать и интерпретировать результаты
Подробнее:
Скачать:
Название: Машинное обучение (2026)
Описание:
Хотите освоить машинное обучение с практическими примерами и кодом? Вы разберётесь, как визуализировать данные, выявлять сезонность и аномалии, чтобы принимать управленческие решения на основе точного анализа!
С курсом вы:
- Разберётесь в моделях кластеризации и научитесь группировать данные для анализа больших массивов
- Осознаете, как регрессионные модели помогают
прогнозировать показатели и строить точные предсказания
- Обучитесь сбору и систематизации данных для последующего анализа и подготовки их к моделированию
- Поймёте, как выявлять аномалии и шумы в данных для повышения качества аналитических результатов
- Изучите важность нормировки и агрегации данных для корректной работы алгоритмов машинного обучения
- Рассмотрите параметризацию категориальных данных и их подготовку к использованию в моделях
Автор:
Светослав Зверев
Преподаватель анализа и интерпретации данных
Выпускник МФТИ, изучал ML на PhD программе в Технологическом университете Дублина. Преподает анализ и интерпретацию данных в РАНХиГС и ВШЭ. Имеет большое опыт записи курсов - от ряда частных ВУЗов, до РАНХИГС.
Программа курса
21 урок, 3 недели
1 неделя
Урок 1. О чем будет курс.
Урок 2. Определение задач кластеризация (группировка данных).
Урок 3. Виды моделей кластеризации.
Урок 4. Практические задачи кластеризации.
Урок 5. Определение задач классификации.
Урок 6. Виды моделей классификации.
Урок 7. Практические задачи классификации.
2 неделя
Урок 8. Определение задач регрессии.
Урок 9. Виды моделей регрессии.
Урок 10. Практические задачи регрессии.
Урок 11. Сбор, агрегация и систематизация данных.
Урок 12. Выявление аномалий и шумов в данных.
Урок 13. Выявление сезонности в данных.
Урок 14. Параметризация категориальных данных.
3 неделя
Урок 15. Нормировка данных.
Урок 16. Агрегация данных.
Урок 17. Разбор алгоритмов кластеризации на практике.
Урок 18. Разбор алгоритмов классификации на практике.
Урок 19. Разбор регрессионных моделей на практике.
Урок 20. Визуализация данных.
Урок 21. Оценка параметров моделей.
Этот курс для тех, кто:
- Стремится научиться группировать данные и выявлять скрытые закономерности для принятия обоснованных решений в бизнесе
- Пытается освоить классификацию данных для точного предсказания результатов и сегментации аудитории
- Хочет понимать, как визуализировать данные, чтобы было проще анализировать и интерпретировать результаты
Подробнее:
Скачать:
Авторизуйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент.
