Курс: Data Science. Уровень 2. Применение машинного обучения

Курс: Data Science. Уровень 2. Применение машинного обучения

Курс: Data Science. Уровень 2. Применение машинного обучения


Дополнительная дата проведения курса: 24.11.2025-28.11.2025

Продолжительность курса: 40 ак. ч.

Описание курса:
Обработка больших объемов данных (Big Data) – трудоемкий процесс. Раньше, чтобы компьютер мог выполнить даже простую задачу, программист должен был написать подробный алгоритм действий. Но теперь можно не составлять инструкции, а настраивать компьютер так, чтобы он сам на основе предложенных данных искал закономерности и делал выводы. Этот процесс называется машинным обучением - machine learning.
Например, в качестве исходных данных есть информация о клиентах банка (возраст, семейное положение, уровень дохода, профессия и т.д.) и их поведении за несколько лет. Компьютер анализирует полученные сведения и на их основе делает прогноз по поведению уже новых клиентов. Это позволяет понять, к примеру, какой размер кредита можно выдать без риска клиенту с определенными характеристиками.
На этом курсе вы сможете освоить технологию машинного обучения и научиться применять ее для обработки информации. Вы познакомитесь с популярными алгоритмами машинного обучения и узнаете, где именно стоит их применять. Пройдя курс, вы сможете самостоятельно выбирать наиболее подходящий алгоритм, настраивать его, оценивать результаты и комбинировать с моделями.
На курсе не применяется корпоративное или платное ПО, все ресурсы можно легко скачать в интернете и использовать дома для тренировки своих навыков.

Аудитория:
• специалисты;
• руководители;
• программисты.

Необходимая подготовка:
Успешное окончание курса Data Science. Уровень 1. Инструменты и технологии, или эквивалентная подготовка.

Программа курса:
Модуль 1. Постановка задачи
• Принципы машинного обучения
• Алгоритмы машинного обучения

Модуль 2. Деревья решений
• Классическое дерево решений
• Комбинирование решающих деревьев

Модуль 3. Линейные модели
• Линейная регрессия

Модуль 4. Кластеризация
• Алгоритмы кластеризации
• Применение кластеризации

Модуль 5. Временные ряды

Модуль 6. Нейронные сети

Модуль 7. Анализ текста

Окончательная цена указывается в договоре на обучение.

Характеристики курса

  • Начало: 30 июня 2025
  • Окончание: 04 июля 2025
  • Вендор: Data Science
  • Код курса: DT02
  • Город: Пермь, Москва,
  • Направление: Курсы для IT-специалистов
  • Академических часов: 40
  • Количество мест: 8
  • Очно: 65900 ₽
  • Дистанционно: 65900 ₽
Записаться на курс

Курсы повышения квалификации
и профессиональной переподготовки


График работы:
Мы отвечаем на звонки и письма в будние дни с 7:00 до 16:00 по Мск

Юридический адрес организации:
614010, г. Пермь, ул. Клары Цеткин, д. 14, офис 32

8 800 (600)-66-16

info@eshift.ru