Чему вы научитесь:
📍Понимание моделей кластеризации и их применение для группировки данных при анализе больших объемов информации.
Умение использовать регрессионные модели для прогнозирования показателей и построения точных прогнозов.
📍Навыки сбора и систематизации данных, необходимые для их подготовки к анализу и моделированию.
📍Способность выявлять аномалии и шумы в данных для повышения качества аналитических выводов.
📍Осознание важности нормировки и агрегации данных для корректной работы алгоритмов машинного обучения.
📍Знание методов параметризации категориальных данных и их подготовки к использованию в моделях.
📍Программа курса:
Первая неделя:
Введение в курс.
Определение задач кластеризации (группировка данных).
Виды моделей кластеризации.
Практические примеры кластеризации.
Определение задач классификации.
Виды моделей классификации.
Практические примеры классификации.
Вторая неделя:
8. Определение задач регрессии.
9. Виды моделей регрессии.
10. Практические примеры регрессии.
11. Сбор, агрегация и систематизация данных.
12. Выявление аномалий и шумов в данных.
13. Выявление сезонности в данных. 14. Параметризация категориальных данных.
Третья неделя:
15. Нормировка данных.
16. Агрегация данных.
17. Практическое применение алгоритмов кластеризации.
18. Практическое применение алгоритмов классификации.
19. Практическое применение регрессионных моделей.
20. Визуализация данных.
21. Оценка параметров моделей.
📍Желает научиться группировать данные и выявлять скрытые закономерности для обоснования бизнес-решений.
📍Хочет освоить классификацию данных для точного прогнозирования результатов и сегментации аудитории.
📍Стремится понять, как визуализировать данные для упрощения анализа и интерпретации результатов.
☁️ Смотреть бесплатно
🗣Язык: Русский
💿Размер: 21GB
⏰ Длительность:4:40минут
#Нейросети #Word_Excel_PowerPoint
IT MEGA