Практикум: применение моделей машинного обучения для анализа данных и прогнозирования
В рамках практикума разбираются особенности и возможности применения разных видов машинного обучения для анализа данных и прогнозирования, с учетом потенциальных угроз и возможностей. Слушатели отработают на практике этапы построения модели машинного обучения от подготовки данных для обучения моделей до оценки результатов.
Занятия проходят в компьютерном классе в формате интенсивных тренингов.
Цель курса повышения квалификации
Отработать на практику процедуру построения модели машинного обучения для анализа и прогнозирования данных.
В программе курса повышения квалификации
День 1.
Методика выполнения задания: разбор последовательности действий.
- Определение проблемы, загрузка библиотек и данных.
- Анализ данных: распределение данных по классам, описательные статистики, визуализация.
- Первичная обработка данных и отбор признаков.
- Разбивка выборки на тестовую и обучающую.
- Обучение модели.
- Выбор лучшей модели для прогнозирования данных.
- Прогнозирование по лучшей модели.
- Интерпретация результатов.
Практикум: «Построение модели машинного обучения для регрессии».
- Пошаговое выполнение заданий на компьютере на базе готового набора данных с последующей оценкой результатов и подготовкой выводов под руководством эксперта.
День 2.
Практикум: «Построение модели машинного обучения для классификации».
- Пошаговое выполнение заданий на компьютере на базе готового набора данных с последующей оценкой результатов и подготовкой выводов под руководством эксперта в анализе данных в программной среде Python.
Результат посещения курса повышения квалификации
В результате обучения слушатели:
- Освоят методику выполнения последовательности действий при построении модели машинного обучения.
- Ознакомятся на практике с построением модели машинного обучения для регрессии
- Ознакомятся на практике с построением модели машинного обучения для классификации.
- Получат представление – как формулировать задачу программисту, что контролировать при ее выполнении, чтобы получить адекватный результат.
Для кого предназначен курс повышения квалификации
Менеджеров, маркетологов, экономистов, аналитиков, социологов, логистов, инженеров и других специалистов, которым приходится сталкиваться с проблемой анализа и прогнозирования данных и у которых есть потребность в приобретении навыка работы с моделями машинного обучения.
Метод ведения
Курс повышения квалификации, Онлайн-трансляция
Раздаточные материалы
Методический материал, кофе-паузы.
Документ по окончанию курса повышения квалификации
Преподаватели курса повышения квалификации
-
К.э.н., доцент кафедры Прикладной математики и экономико-математических методов -
К.э.н., доцент кафедры статистики и эконометрики СПбГЭУ, автор ряда учебников
Отзывы
Похожие курсы
Подождите, идет загрузка информации...