О курсе

Машинное обучение проникает практически во все области, основанные на данных, а большие данные вездесущи - от частных предприятий до государственных организаций. Это новый подход к решению проблем, и, хотя потенциал машинного обучения часто преувеличен, машинное обучение действительно открывает новые возможности, но и создает некоторые реальные проблемы. Возможность анализировать и объединять большие объемы данных из разных источников имеет очевидную ценность.

Машинное обучение уже сегодня применяется в бизнес-маркетинге и финансах, здравоохранении, кибербезопасности, розничной торговле, транспорте и логистике, сельском хозяйстве, Интернете вещей, играх и развлечениях, диагностике пациентов, обнаружении мошенничества, обнаружении аномалий в производстве, научных кругах/исследованиях, системах рекомендаций и многих других областях. Навыки, полученные на этом курсе, дадут вам много вариантов для деятельности в выбранной сфере.  

Этот курс представляет собой введение в обработку и анализ данных, машинное обучение и алгоритмы. Вы разовьете базовое понимание принципов машинного обучения и получите практические навыки построения решений с помощью прогнозной аналитики. Мы также рассмотрим, почему алгоритмы играют важную роль в анализе больших данных.

Для кого предназначен этот курс

Курс строго ориентирован на машинное обучение и анализ данных, поэтому обязательным условием является то, чтобы у обучающихся имеется опыт работы в области статистики и / или традиционного анализа данных. Поэтому курс рекомендуется для прохождения магистрантам и студентам старших курсов для получения необходимых знаний, используемых в исследовательской и конструкторской части выпускных работ. 

Предварительная подготовка и оборудование

Для работы понадобиться ноутбук или стационарный компьютер с macOS, Linux или Windows версии 10 и выше. Все инструкции по установке необходимого ПО имеются в уроках курса. Приобретение специализированного ПО не требуется, так как работа построена на использовании облачных сервисов и ПО с открытым исходным кодом. Настоятельно рекомендуется получить знания об основах программирования на Python. Это можно сделать, записавшись и пройдя бесплатный курс “Python. Быстрый старт” (https://stepik.org/course/116693).

Приобретаемые навыки

• считывание и анализ различных типов данных;

• визуализация и обобщение наборов данных в Python;

• применение алгоритмов машинного обучения к новым данным в Python;

• описание передовых методов обучения и оценки моделей машинного обучения, приобретение знаний о распространенных ловушках.