Анализ данных и основы машинного обучения

В рамках курса студенты научатся проводить основные этапы предобработки и анализа данных. А также изучат основные подходы машинного обучения: чем отличаются машинное обучение с учителем и без учителя, кто тот самый "учитель" для "машины", как подбирать нужные факторы и отбрасывать малоинформативные. Особое внимание уделено отработке навыков в рамках практических занятий.
Студенты научатся извлекать важную информацию, работая в Excel. А также познакомятся с программой Loginom, позволяющей даже без знаний языков программирования строить базовые модели на основе машинного обучения.
В конце курса студентов ждет интересная проектная работа: разделившись на группы слушатели курса пройдут путь от сбора информации к построению модели, а результатами поделятся с другими слушателями, сделав презентацию своего проекта.
Вокруг нас накапливаются большие объемы данных, их которых необходимо добывать драгоценную информацию. Студенты научатся проводить анализ имеющейся информации, строить прогностические модели, в том числе и в области своих научных интересов.
Слушатели научатся загружать и обрабатывать данные в программных продуктах Excel и Loginom.
Помимо этого, разовьют навыки оформления результатов исследований и их презентации.