Академия информационных систем
Введение в Data Science и Machine Learning: от основ до внедрения в бизнес
Ближайшая дата
Корпоративное обучение
10 - 11 Февраля 2027 г.
Другие даты
10 - 11 Февраля 2027 г.
13 - 14 Октября 2027 г.
Длительность
2 дн. 16 ак.час
Форма обучения
Дистанционно
Документ
Удостоверение о повышении квалификации
Стоимость
от 200 000 ₽
О курсе
Программа предназначена для управленцев среднего звена и выше. Рассматриваются основы работы с данными, а также роли в команде, занимающийся такими проектами. Дается базовое представление об основных этапах работы, построении и верификации моделей, а также сценариям использования результатов. Отдельное внимание уделено современному инструментарию и лабораторным работам.
Программа курса
Введение в машинное обучение (Machine Learning, ML)
Основная терминология, область применения и актуальность;
Типовые ML задачи;
Обучение с учителем: классы алгоритмов и разбор конкретных алгоритмов;
Обучение без учителя: классы алгоритмов и разбор конкретных алгоритмов;
Обучение с подкреплением: классы алгоритмов и разбор конкретных алгоритмов;
Повышение и понижение размерности
Демонстрация: создание модели (предсказание цены)
Data Science - процесс:
Поиск и источники данных;
Препроцессинг данных;
Дизайн признаков (feature engineering);
Выбор подходящего ML-алгоритма;
Тренировка модели.
Оценка результата:
Базовые метрики;
Агрегирующие метрики.
Обогащение данных:
Открытые источники;
Внутренние ресурсы.
Data science инструменты: основные языки программирования, ML-фреймворки и облачные сервисы
Практика: создание ML-модели с использованием облачного сервиса.
Введение в глубокое обучение (Deep Learning, DL)
Основная терминология, область применения и актуальность;
Основы нейронных сетей. Персептрон;
Современные нейросетевые архитектуры;
Сверточные нейронные сети;
Рекуррентные нейронные сети;
Автоэнкодеры;
Data science инструменты: DL-фреймворки;
Практика/демонстрация:
Основы python;
Самостоятельная лабораторная работа (распознавание изображений с помощью нейронных сетей);
Обучение при распознавании изображений с помощью нейронных сетей.
Управление Data Science-процессом
Постановка задач
Команда
Методологии (CRISP)
Интеграция в существующие процессы компании
По окончании обучения выдается
Удостоверение о повышении квалификации
Как вы будете учиться
Занятия
Занятия проводятся как очно в аудитории с непосредственным взаимодействием между преподавателем и слушателями. Для тех, кто не может присутствовать физически, предусмотрено участие через платформу MTS.link.
Процесс обучения
Занятия включают лекции, семинары и групповые проекты. Материалы подаются в виде презентаций, которые могут содержать графику, видео. Полученные знания закрепляются тестированиями и практическими заданиями, а затем вы получаете развернутую обратную связь от эксперта курса.
Сопровождение
Вы можете задавать вопросы преподавателю в режиме реального времени. Так же у каждой группы есть кураторы, которые всегда на связи и помогают решить организационные вопросы.
Получить персональное предложение
Хотите быть в курсе последних новостей?
Подпишитесь на нашу рассылку и станьте одним из первых, кто будет в курсе
всех новостей АИС!
