Специализация «Машинное обучение и анализ данных».

Специализация «Машинное обучение и анализ данных» подготовлена МФТИ совместно с Яндексом и позволяет освоить одну из самых востребованных сейчас профессий — специалиста по анализу данных. Программа охватывает все необходимые темы: методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, проведение экспериментов и построение выводов, базовая фундаментальная математика, основы программирования на Python. Большое внимание уделяется решению типовых задач анализа данных. Старт следующей сессии назначен на 14 марта, записаться можно уже сейчас.

Специализация «Машинное обучение и анализ данных».

Машинное обучение и анализ данных

Специализация состоит из 5 курсов + дипломный проект и покрывает основные темы, необходимые специалисту в науке о данных: современные методы классификации и регрессии, поиска структуры в данных, проведения экспериментов, построения выводов, базовую фундаментальную математику, благодаря которой они работают, а также основы программирования на Python. В центре внимания — типовые задачи машинного обучения и анализа данных: мы разберём, как построить рекомендательную систему, оценить эмоциональную окраску текста, спрогнозировать спрос на товар, оценить вероятность клика по рекламе, предсказать победителя битвы в онлайн-игре, оценить кредитоспособность клиента банка, поставить диагноз по данным генетических анализов пациента. Мы покажем, как проходит полный цикл анализа, от сбора данных до выбора оптимального решения и оценки его качества. Вы научитесь пользоваться современными аналитическими инструментами и адаптировать их под особенности конкретных задач. В конце обучения вас ждет финальный проект, в рамках которого вы построите свою собственную систему, решающую один из важных для бизнеса типов задач. Результатом будет наглядная работающая модель, которую вы сможете использовать в вашей повседневной работе или продемонстрировать на собеседовании. Мы уверены, что наша специализация поможет вам стать специалистом в науке о данных — одной из самых востребованных и активно развивающихся областей знаний!

Подробнее: Coursera

Добавить комментарий