256 академических часов
Машинное обучение в обработке данных
Курс «Машинное обучение в обработке данных» предназначен для всех, кто хочет познакомиться с основами машинного обучения и его применением в области обработки данных. В ходе курса вы изучите теоретические основы машинного обучения, такие как основные методы классификации и регрессии, кластеризации, анализа временных рядов и другие. Кроме теории, вы получите практический опыт работы с такими инструментами, как Python, Jupyter Notebook, Pandas, NumPy, Scikit-Learn и другие.
На протяжении курса вы решите ряд задач, связанных с обработкой и анализом данных, например, определение тональности текста, кластеризация пользователей, прогнозирование продаж и т. д. Вы узнаете, как выбирать и подготавливать данные, как обучать и оценивать модели машинного обучения, а также как обеспечить их интерпретируемость.
На основе полученных знаний и опыта вы сможете эффективно использовать машинное обучение в своих проектах в области обработки данных и анализа, что поможет вам максимально эффективно извлечь ценную информацию из имеющихся данных.