+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

  • Начало обучения

    Сентябрь 2021 г.
    пр. Гагарина 23, корпус 2, ауд. 420

    Те кто оформился на онлайн-курс или не может присутствовать очно подключайтесь к Zoom:
    ссылка
    Код доступа: 777

  • Продолжительность курса

    4,5 месяца

  • Стоимость

    - стоимость обучения - 35 000 .
    - для школьников, студентов, аспирантов или ранее обучавшихся на курсах ФПК ННГУ - скидка 20%

  • График занятий

    Модули 1-2. обучение 2 раза в будни с 18 до 21 (понедельник и четверг)
    Модуль 3. суббота (первая половина дня)

  • Документ об окончании

    Слушателям с высшим или средним специальным образованием выдается диплом о повышении квалификации и профессиональной переподготовке. Остальным — сертификат

  • Место проведения

    пр. Гагарина 23, 2 корпус, 4 этаж, 420 ауд.

  • Контакты

    Тел. +7 (930) 710-99-10, 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 )) Обучение с нуля. Требование к поступающим минимальные - нужно быть уверенным пользователем ПК.

Курс включает 3 блока. В первом, слушатели изучают основы программирования на Питон, во втором математику(линейную алгебру, теорию вероятностей, математический анализ). Во третьем блоке, основы Машинного обучения и анализа данных.

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

Что мы изучаем на курсе

1. Основы синтаксиса
2. Структуры данных
3. Пользовательские функции
4. Файлы
5. Работа с модулями
6. Объектно-ориентированное программирование
1. Линейная алгебра (матрицы и вектора, операции над матрицами, виды матриц и их свойства, определитель матрицы; cобственные вектора; решение системы линейных уравнений)
2. Теория вероятности (понятие вероятности и случайной величины, свойства вероятностей, основные статистики, условная вероятность и формула Байеса, распределения вероятностей)
3. Математический анализ (свойства основных функций, производная функции многих переменных, производная
сложной функции, пределы)
1. Введение. Первичный анализ данных.
2. Постановки задач машинного обучения.
3. Градиентный спуск. Введение в numpy.
4. Логистическая регрессия. Переобучение.
5. Переобучение и борьба с ним
6. Работа с признаками.
7. Метод опорных векторов. Многоклассовая классификация.
8. Решающие деревья.
9. Композиции.
10. Градиентный бустинг. CatBoost и XGBoost.
11. Кластеризация.
12. Полносвязные нейронные сети.
13. Обзор пройденного за курс. Воркшоп по решению "боевой" задачи

Спикеры

Вильданов Вадим Кадирович

Доцент кафедры математического моделирования экономических процессов, кандидат физико-математических наук. Читает курс «Программирование на PHP»

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)