Ir al contenido principal

Математические и инструментальные методы машинного обучения

Курс посвящён изучению основных методов машинного обучения, используемых для факторного, кластерного и классификационного анализов. В ходе обучения, слушатели смогут освоить основные подходы и получить навыки решения практических задач поиска закономерностей в сырых данных.

Hay una sesión disponible:

Una vez finalizada la sesión del curso, será archivado.
Comienza el 21 oct
10 semanas estimadas
10–20 horas por semana
A tu ritmo
Avanza a tu ritmo
Gratis
Verificación opcional disponible

Sobre este curso

Omitir Sobre este curso

Обработка и анализ больших данных представляет собой новую практическую задачу, требующую навыков работы с современным инструментарием. В настоящее время данные называют «нефтью 21 века», они накапливаются в корпоративных и государственных информационных системах, социальных сетях, веб-блогах и сайтах и потенциально являются ценным ресурсом для извлечения новых знаний, инсайтов для научных исследований, повышения эффективности и конкурентоспособности предприятий. Методы интеллектуального анализа больших данных, таким образом, представляют собой тот необходимый инструмент для высвобождения этого потенциала.
Курс «Математические и инструментальные методы машинного обучения» входит в число базовых при подготовке современных экономистов-математиков на уровне магистров. Изучение дисциплины позволит студентам получить и развивать навыки анализа и диагностики проблем экономики, современных методов их решения, а также ознакомиться с современной спецификой исследования операций в зарубежных и отечественных организациях.
Целями и задачами курса являются: формирование фундаментальных общеэкономических и естественнонаучных знаний; освоение математических и инструментальных методов машинного обучения; использование современных информационно-коммуникационных технологий в профессиональной деятельности; закрепление профессиональных навыков в области прогнозирования основных социально-экономических показателей деятельности предприятия, отрасли, региона и экономики в целом.
Компетенции по решению задач в анализе данных с помощью методов машинного обучения, будут получены студентами после прохождения курса «Математические и инструментальные методы машинного обучения». Изучение дисциплины позволит выработать навыки постановки и решения проблем развития организации, развить творческое мышление специалистов в области системного анализа и бизнес-моделирования, выработать умение решать управленческие проблемы в конкретной экономической ситуации.

De un vistazo

  • Idioma: Русский
  • Transcripción de video: Русский

Lo que aprenderás

Omitir Lo que aprenderás
  • математические и инструментальные методы машинного обучения;
  • использование современных информационно-коммуникационных технологий в профессиональной деятельности;
  • закрепление профессиональных навыков в области прогнозирования основных социально-экономических показателей деятельности предприятия, отрасли, региона и экономики в целом.

Plan de estudios

Omitir Plan de estudios

Неделя 1. Задачи и методологии анализа данных
Урок 1. Введение в задачи анализа данных. Описание стандартов CRISP-DM, KDD, SEMMA. Основные понятия и методы анализа данных.
Урок 2. Среда интеллектуального анализа данных RapidMiner.

Неделя 2. Подготовка данных
Урок 3. Очистка, и обогащение данных.
Урок 4. Метод главных компонент. Матрица нагрузок и матрица счетов. График собственных значений. Критерий Кайзера. Вращение методом Варимакс. Интерпретация результатов факторного анализа.

Неделя 3. Визуализация данных
Урок 5. Визуализация данных. Понятие и основные задачи визуализации.
Урок 6. Подходы к визуализации: геометрический, древовидный.

Неделя 4. Понятие описательных статистик
Урок 7. Подходы к визуализации: геометрический, древовидный.
Понятие описательных статистик. Вычисление основных показателей положения и вариации. Построение частотных полигонов и гистограмм.

Неделя 5. Анализ связей
Урок 8. Корреляционный анализ/Понятие корреляционной связи. Коэффициент корреляции Пирсона. Ранговые коэффициенты. Коэффициенты корреляции для дихотомических и номинальных переменных.
Урок 9. Регрессионный анализ/Простая линейная регрессия. Проверка значимости уравнения линейной регрессии. Оценка качества уравнения линейной регрессии. Коэффициент детерминации. Доверительный интервал линейной регрессии.

Неделя 6. Кластеризация
Урок 10. Постановка задачи кластеризации/Понятие кластера. Обзор прикладных задач с использованием методов кластеризации. Обзор основных понятий и методов кластерного анализа.
Урок 11. Иерархические и итеративные методы кластеризации/Иерархическая агломеративная кластеризация. Дендрограммы. Дивизимные методы кластеризации. Метод МакКуина (к-средних).

Неделя 7. Мягкая и жёсткая кластеризация
Урок 12. Критерии качества кластеризации.

Неделя 8. Классификация
Урок 13. Постановка задачи классификации/Задача классификации с учителем. Понятие и свойства класса. Обзор основных методов классификации. Байесовская наивная классификация/Понятие байесовского классификатора.
Урок 14. Деревья решений в задачах классификации/Понятие деревьев решений. Примеры.

Неделя 9. Методы поиска ассоциативных правил
Урок 15. Понятие правил ассоциации. Метод Apriori. Метод FP-Growth. Примеры.
Урок 16. Понятие шаблона последовательных событий. Метод Apriori. Метод GSP.

Неделя 10. Интеллектуальный анализ текста
Урок 17. Токенизация. Векторизация. Регулярные выражения.
Урок 18. Стемминг. Лемматизация. Удаление стоп-слов. Анализ тональности.

Acerca de los instructores

¿Quién puede hacer este curso?

Lamentablemente, las personas residentes en uno o más de los siguientes países o regiones no podrán registrarse para este curso: Irán, Cuba y la región de Crimea en Ucrania. Si bien edX consiguió licencias de la Oficina de Control de Activos Extranjeros de los EE. UU. (U.S. Office of Foreign Assets Control, OFAC) para ofrecer nuestros cursos a personas en estos países y regiones, las licencias que hemos recibido no son lo suficientemente amplias como para permitirnos dictar este curso en todas las ubicaciones. edX lamenta profundamente que las sanciones estadounidenses impidan que ofrezcamos todos nuestros cursos a cualquier persona, sin importar dónde viva.

¿Te interesa este curso para tu negocio o equipo?

Capacita a tus empleados en los temas más solicitados con edX para Negocios.