Обучение длится 6 модулей
Авторы: Группа авторов
Уровень подготовки: начальный
Машинное обучение и анализ данных

Вы знакомы с таким понятием, как большой массив данных? Сделайте следующий шаг – станьте профессионалом в этой области, пройдя специализацию «Машинное обучение и анализ данных»!

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. Таким образом, каждый курс в рамках специализации включает в себя как теорию, так и практические задания различного уровня сложности.

В рамках специализации вы освоите основные темы, необходимые в работе с большим массивом данных, в т.ч. современные методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, проведение экспериментов, построение выводов, базовая фундаментальная математика, основы программирования на Python.

В центре внимания — типовые задачи машинного обучения и анализа данных.

Дата последнего обновления: 20 января 2024

Темы

Другие курсы

VBA для Excel: продвинутый курс
VBA для Excel: продвинутый курс
Авторы: Группа авторов
Подробнее
1 840
Математика для анализа данных
Математика для анализа данных
Авторы: Группа авторов
Подробнее
30 000
Симулятор аналитика
Симулятор аналитика
Авторы: Группа авторов
Подробнее
35 000
-79%
Анализ Данных на Python с Глебом Михайловым Мастер-Класс
Анализ Данных на Python с Глебом Михайловым Мастер-Класс
Подробнее
649
2 790
SQL для Анализа Данных с Глебом Михайловым
SQL для Анализа Данных с Глебом Михайловым
Excel VBA (Макросы) : Автоматизация бизнес-задач
Excel VBA (Макросы) : Автоматизация бизнес-задач
Автор: Анастасия Пасочник
Подробнее
10 800
Тренажер Power BI
Тренажер Power BI
Авторы: Группа авторов
Алгоритмы и структуры данных
Алгоритмы и структуры данных
Автор: Илья Шишков
Подробнее
60 000
-20%
Онлайн-курс по математике в Data Science
Онлайн-курс по математике в Data Science
Авторы: Татьяна Захарова, Леонид Крицков
Подробнее
40 000
50 000
Назад
Смотреть дальше