• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Курсы для студентов 2017 года набора: Введение в анализ данных

В начале этого курса мы познакомим вас с разделами математики, без которых сложно представить современный анализ данных — методы оптимизации, теория вероятностей, статистическое оценивание. После этого мы займемся изучением линейных моделей и решающих деревьев, двух наиболее распространенных видов моделей в анализе данных. Мы уделим много внимания тому, как правильно применять данные методы к различным видам данных, как измерять и оценивать их качество. На семинарах и в домашних заданиях мы будем решать реальные задачи — например, фильтрация спама, оценивание стоимости жилья или распознавание рукописных цифр. В основном мы будем использовать библиотеку scikit-learn, содержащую много готовых методов машинного обучения — но иногда придется реализовать метод самостоятельно, чтобы лучше разобраться в нем.

Читается: 3-4 модуль 2 курса
Пререквизиты:  Введение в программирование
Трудоемкость:  5 кредитов
Аудиторная нагрузка: 72 часа, из них

  • 36 часов лекций,
  • 36 часов семинаров

Формы контроля: 3 домашних задания, экзамен. 

Преподаватель

Соколов Евгений Андреевич

Департамент больших данных и информационного поиска: Старший преподаватель