• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Прикладные задачи анализа данных

Данный курс посвящен техникам работы с реальными данными (обработка пропусков,работа с категориальными признаками, работа с большими данными) и разборуконкретных применений анализа данных. Рассматриваются задачи анализа текстов,анализа изображений, прогнозирования спроса, кредитного скоринга, анализасоциальных сетей, предсказания вероятности клика по рекламе. Каждый класс задачразбирается на примере реальных данных.

Читается: 3-4 модуль 3 курса
Пререквизиты:  Введение в программирование, Введение в анализ данных, Современные методы машинного обучения, Прикладные задачи анализа данных
Трудоемкость:  5 кредитов
Аудиторная нагрузка: 72 часа, из них 36 часов лекций, 36 часов семинаров

Формы контроля: 3 домашних задания, экзамен.

Калягин Валерий Александрович

Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород): профессор