В курсе “Аналитика данных и машинное обучение” вы:
- Получите понимание основных принципов анализа данных и их применения в различных областях, включая бизнес, науку и технологии.
- Изучите методы сбора, очистки и подготовки данных для анализа, включая базовые статистические методы и методы обработки пропущенных значений.
- Овладеете навыками визуализации данных с использованием различных инструментов и библиотек, чтобы наглядно представить и интерпретировать результаты анализа.
- Узнаете о методах статистического анализа данных, включая корреляционный анализ, регрессионный анализ и проверку гипотез.
- Познакомитесь с основами машинного обучения, включая различные типы моделей, такие как линейная регрессия, деревья решений, случайный лес и нейронные сети.
- Разберетесь в методах обучения моделей и оценки их производительности, включая подходы к разделению данных на тренировочную, тестовую и валидационную выборки.
- Изучите методы обработки и преобразования данных для улучшения производительности моделей, включая нормализацию, кодирование категориальных переменных и выбор признаков.
- Углубитесь в тему нейронных сетей и глубокого обучения, включая архитектуры, такие как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN).
- Познакомитесь с принципами работы алгоритмов кластеризации и ассоциативного анализа для поиска паттернов и группировки данных.
- Изучите основы обработки естественного языка (NLP) и анализа текстов для извлечения информации и понимания семантики текстовых данных.
По окончании курса вы будете обладать глубокими знаниями в области аналитики данных и машинного обучения, и сможете применять эти навыки для извлечения ценных знаний из данных, прогнозирования результатов и принятия обоснованных решений на основе данных.
| Language | Russian |
|---|
