+7 (930) 710-99-10
0

главная

ПОИСК КУРСА ПО ФИЛЬТРАМ

ВСЕ КУРСЫ ПО НАПРАВЛЕНИЯМ

ПОСТРОЙТЕ ПУТЬ К КАРЬЕРЕ

КАЛЕНДАРЬ КУРСОВ

ПОРЯДОК ЗАЧИСЛЕНИЯ

НОРМАТИВНЫЕ ДОКУМЕНТЫ

+7 (930) 710-99-10

Машинное обучение и анализ данных (повышение квалификации)

  • Начало обучения

    май 2022 г.

  • Продолжительность курса

    май - июль

  • Стоимость

    - стоимость обучения - 15 000 .
    - для школьников, студентов, аспирантов или ранее обучавшихся на курсах ФПК ННГУ скидка 20%

  • График занятий

    обучение по субботам (возможно +1 раз в будни)

  • Документ об окончании

    Слушателям с высшим или средним специальным образованием выдается удостоверение о повышении квалификации. Остальным — сертификат

  • Место проведения

    пр. Гагарина 23, 2 корпус, 4 этаж, 408 ауд.

  • Контакты

    Тел. +7 (920) 031-27-72, 462-34-31 деканат, email: info@fpk.unn.ru

До окончания набора осталось
0 дней : 0 часов : 0 минут : 0 секунд
Оставить заявку

О курсе

Курс машинное обучение и анализ данных подходит для студентов, специалистов с высшим или средним проф. образованием и всех желающих ))

Требование к поступающим: необходимы знания в рамках курса "Программирование на Python" (в том числе знания Математики - линейная алгебра, теория вероятностей, математический анализ)

В качестве преподавателей на курсе выступают эксперты из компаний Intellivision, HARMAN, ABBYY.

Что мы изучаем на курсе

● Обзор курса
● Определение Data Science
● Средства для анализа данных и ML (настройка окружения)
● Данные в машинном обучении (признаковое пространство)
● Избранные вопросы статистики и теории вероятностей (плотность распределения, основные статистики, гистограмма)
● Введение в pandas
● Средства визуализации (seaborn, matplotlib)
● Классификация методов машинного обучения
● Постановка задачи машинного обучения с учителем
● Сведение к задаче оптимизации (МНК)
● Линейные методы регрессии и классификации
● Примеры задач машинного обучения
● Валидация с помощью отложенной выборки
● Избранные вопросы мат. анализа и лин. алгебры
● Введение в numpy
● Градиентный спуск (на примере лин. регрессии)
● Логистическая регрессия
● Метрики качества регрессии и классификации
● Метод максимума правдоподобия
● Переобучение
● Кросс-валидация
● Регуляризация
● Подбор параметров
● Подготовка и отбор признаков
● Обработка пропусков
● Понижение размерности (PCA)
● Метод опорных векторов
● Подходы и метрики для многоклассовой классификации
● Решающие деревья
● Критерий Джини\Энтропийный критерий
● Смещение и разброс
● Бутстрап
● Бэггинг
● Метод случайных подпространств
● Случайный лес
● Мета-обучение
● Алгоритм градиентного бустинга
● Обзор CatBoost и XGBoost
● Постановка задачи кластеризации
● Метрики кластеризации
● Метрики близости
● K-means
● Иерархическая кластеризация
● DBSCAN
● Напоминание производной сложной функции
● Обобщение логистической регрессии
● Back propagation
● Обзор методов оптимизации
● Введение в PyTorch

Спикеры

Потапов Андрей Владимирович

Место работы: Intellivision, R&D Engineer.
Образование: специалитет ВМК ННГУ, магистратура ВШЭ Бизнес-Информатика,
Школа Анализа Данных Яндекса (ШАД)

Антонов Дмитрий Андреевич

компания HARMAN, Data Scientist

Хлевнов Олег Алексеевич

компания ABBYY, Software Engineer

Порядок зачисления

2 Шаг

Формируете комплект документов: копия паспорта (2,3 стр. + прописка), копия документа об образовании

копию свидетельства о браке или др. документа, в случае различия в фамилии в паспорте и документе об образовании

студентам нужно принести справку с места учебы

3 Шаг

Приносите полный комплект документов (оригиналы и копии) по адресу: пр. Гагарина, 23, корп. 2, каб. 403 (понедельник-четверг: с 9 до 11-30 и с 12-30 до 16-00 пятница: с 9 до 11-30 и с 12-30 до 15-00). Тел. 462-34-31

4 Шаг

Подписываете договор, спускаетесь на первый этаж и оплачиваете обучение в кассе ННГУ. Приступаете к обучению на курсах согласно расписания

ОСТАВЬТЕ
ЗАЯВКУ
НА КУРС

Или позвоните
по телефону

+7 (930) 710-99-10
  • Диплом о высшем или среднем проф. образовании при наличии (без вкладыша с оценками)
  • Личный листок (скачайте) и заполните
  • Cогласие на обработку персональных данных (скачайте) и заполните
  • Свидетельство о браке (в случае смены фамилии)