Tilda Publishing
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ 1-2-3
Основная задача программы - ознакомить студентов с теоретическими основами и основными принципами машинного обучения: с классами моделей (линейные, логические, нейросетевые), метриками качествами и подходами к подготовке данных.
Особое внимание в курсе уделяется вопросам предобработки и подготовки данных, генерации и селекции признаков, разведочному анализу данных. В курсе много примеров из практики и практических советов. Кроме классических тем, в курсе уделяется время анализу сложных сетей, методам интерпретации данных и моделей.
Курс ведет: Александр Дьяконов,
доктор физико-математических наук, профессор ВМК МГУ.
Грандмастер Kaggle, TOP-1 Data Scientist по версии Kaggle в 2012 году.

Курс обязателен для программ: Business Intelligence и Data Science and Data Engeneering