Онлайн программа повышения квалификации

Практическое применение методов машинного обучения в data-driven подходе

Бесплатно для научно-педагогических работников и аспирантов российских ВУЗов. Курс реализуется Международным научно-методическим центром НИЯУ МИФИ в рамках федерального проекта "Кадры для цифровой экономики" национальной программы "Цифровая экономика Российской Федерации".

О программе

Данный курс предназначен для погружения в data-driven подход, который заключается в проектировании и улучшении продуктов и услуг на основе данных: исследований, тестов, проверок гипотез. Слушатели курса знакомятся с инструментальными средствами, методами и задачами машинного обучения, которые используются и возникают при следовании этому подходу. В результате прохождения курса, слушатели приобретут базовые практические навыки и основные сведения по созданию, оценке и эксплуатации моделей на основе методов машинного обучения в прикладных проблемах.
Скачать программу
В результате прохождения курса
Вы сможете создавать data-driven проекты
Вы сможете строить и оценивать качество моделей машинного обучения
Вы сможете использовать современные цифровые инструменты для анализа данных
Вы ознакомитесь с методами визуальной аналитики

Преимущества программы

Обучение бесплатно для профессорско-преподавательского состава российских ВУЗов.
Все слушатели, прошедшие обучение, получат удостоверение о повышении квалификации НИЯУ МИФИ.
Все обучение проходит онлайн в формате четырех вебинаров от специалистов НИЯУ МИФИ.
Киреев Василий Сергеевич
Автор курса
Доцент Института интеллектуальных кибернетических систем НИЯУ МИФИ
Кандидат технических наук
Профессор Российской академии естествознания

    Программа курса

    Программа будет реализована в формате четырёх вебинаров с 16 по 27 июля
    (объем программы: 16 ак. часов).
    10:00 - 14:00
    16 июля 2020
    10:00 - 14:00
    16 июля 2020
    Вебинар №1. Основы машинного обучения.
    Основные определения и термины, подходы в машинном обучении. Роль машинного обучения в современных прикладных задачах. Основные этапы работы аналитика с методами машинного обучения. Data-driven подход. Основы работы с инструментальными средствами машинного обучения.
    10:00 - 14:00
    20 июля 2020
    10:00 - 14:00
    20 июля 2020
    Вебинар №2. Изучение и подготовка данных.
    Создание нового проекта, работа с элементами меню, понятие интеллектуального рабочего процесса - «пайплайна» обработки данных. Обогащение данных. Очистка, восстановление пропущенных значений, обработка аномалий. Создание новых переменных. Кодирование и биннинг. Понятие качества данных и методы его проверки. Техническое и бизнес-качество данных.
    10:00 - 14:00
    23 июля 2020
    10:00 - 14:00
    23 июля 2020
    Вебинар №3. Создание и оценка качества моделей машинного обучения.
    Методы классификации с учителем и без учителя, методы прогнозирования. Понятие обучающей выборки. Обучение и использование моделей. Метод k-средних, иерархическая агломерация. Деревья решений. Регрессионные модели. Основные метрики качества моделей машинного обучения. Матрица запутанности (ошибок). Точность, полнота, MSE, MAE и др. метрики. Оценка качества моделей.
    10:00 - 14:00
    27 июля 2020
    10:00 - 14:00
    27 июля 2020
    Вебинар №4. Основы визуальной аналитики.
    Работа с простыми визуализациями. Столбиковые диаграммы, круговые диаграммы, диаграммы рассеяния, тепловые карты, «ящик с усами».
    Поделитесь с коллегами!
    Расскажите коллегам об этом курсе!
    Свяжитесь с нами по любым вопросом с помощью телефона или почты, мы всегда рады общению и сотрудничеству
    Телефон: +7 (495) 788 56 99, доб. 8387
    E-mail: ismc@mephi.ru