Программирование [TutorPlace, Светослав Зверев] Машинное обучение (2026)

[SliwKa]

Описание [TutorPlace, Светослав Зверев] Машинное обучение (2026):

Хотите научиться применять машинное обучение на практике и работать с кодом? Этот курс поможет вам освоить визуализацию данных, выявление сезонности и аномалий, что позволит принимать более обоснованные решения на основе анализа.

Что вы получите на курсе:

• Понимание моделей кластеризации и их применение для группировки данных при анализе больших объемов информации.
• Умение использовать регрессионные модели для прогнозирования показателей и построения точных прогнозов.
• Навыки сбора и систематизации данных, необходимые для их подготовки к анализу и моделированию.
• Способность выявлять аномалии и шумы в данных для повышения качества аналитических выводов.
• Осознание важности нормировки и агрегации данных для корректной работы алгоритмов машинного обучения.
• Знание методов параметризации категориальных данных и их подготовки к использованию в моделях.

Автор курса:

Светослав Зверев — преподаватель анализа и интерпретации данных, выпускник МФТИ. Он изучал машинное обучение на программе PhD в Технологическом университете Дублина и преподает анализ данных в РАНХиГС и ВШЭ. У него большой опыт создания курсов для различных учебных заведений, включая РАНХИГС.

Программа курса:

Курс состоит из 21 урока и рассчитан на 3 недели.

Первая неделя:

1. Введение в курс.
2. Определение задач кластеризации (группировка данных).
3. Виды моделей кластеризации.
4. Практические примеры кластеризации.
5. Определение задач классификации.
6. Виды моделей классификации.
7. Практические примеры классификации.

Вторая неделя: 8. Определение задач регрессии. 9. Виды моделей регрессии. 10. Практические примеры регрессии. 11. Сбор, агрегация и систематизация данных. 12. Выявление аномалий и шумов в данных. 13. Выявление сезонности в данных. 14. Параметризация категориальных данных.

Третья неделя: 15. Нормировка данных. 16. Агрегация данных. 17. Практическое применение алгоритмов кластеризации. 18. Практическое применение алгоритмов классификации. 19. Практическое применение регрессионных моделей. 20. Визуализация данных. 21. Оценка параметров моделей.

Этот курс подойдет тем, кто:

• Желает научиться группировать данные и выявлять скрытые закономерности для обоснования бизнес-решений.
• Хочет освоить классификацию данных для точного прогнозирования результатов и сегментации аудитории.
• Стремится понять, как визуализировать данные для упрощения анализа и интерпретации результатов.

Подробнее:

Скачать курс [TutorPlace, Светослав Зверев] Машинное обучение (2026):