Calvin Candie
Вечный
Calvin Candie
Вечный
- 2 Сен 2018
- 40,268
- 2,646
Автор: TutorPlace, Светослав Зверев
Название: Машинное обучение (2025)
Курс «Машинное обучение» ориентирован на практическое освоение ключевых методов ML с опорой на реальные кейсы и рабочий код. Обучение помогает понять, как применять машинное обучение для анализа данных, выявления закономерностей и поддержки управленческих решений на основе точной аналитики, а не интуиции.
В рамках курса рассматриваются основы подготовки и визуализации данных, методы анализа временных рядов, поиск сезонных паттернов и обнаружение аномалий. Вы научитесь интерпретировать результаты моделей и использовать их для оценки процессов, прогнозирования и повышения эффективности решений. Материал подаётся последовательно и ориентирован на закрепление знаний через практику.
Курс подойдёт тем, кто хочет начать изучение машинного обучения или систематизировать базовые знания для прикладных задач. Он будет полезен аналитикам, специалистам по данным, разработчикам, а также руководителям и менеджерам, которым важно понимать логику работы моделей и корректно использовать результаты аналитики в бизнесе.
По итогам обучения вы получите понимание основных подходов машинного обучения, навыки работы с данными и моделями, а также умение выявлять скрытые закономерности и аномалии для принятия обоснованных решений в реальных проектах.
Подробнее:
Скачать:
Название: Машинное обучение (2025)
Курс «Машинное обучение» ориентирован на практическое освоение ключевых методов ML с опорой на реальные кейсы и рабочий код. Обучение помогает понять, как применять машинное обучение для анализа данных, выявления закономерностей и поддержки управленческих решений на основе точной аналитики, а не интуиции.
В рамках курса рассматриваются основы подготовки и визуализации данных, методы анализа временных рядов, поиск сезонных паттернов и обнаружение аномалий. Вы научитесь интерпретировать результаты моделей и использовать их для оценки процессов, прогнозирования и повышения эффективности решений. Материал подаётся последовательно и ориентирован на закрепление знаний через практику.
Курс подойдёт тем, кто хочет начать изучение машинного обучения или систематизировать базовые знания для прикладных задач. Он будет полезен аналитикам, специалистам по данным, разработчикам, а также руководителям и менеджерам, которым важно понимать логику работы моделей и корректно использовать результаты аналитики в бизнесе.
По итогам обучения вы получите понимание основных подходов машинного обучения, навыки работы с данными и моделями, а также умение выявлять скрытые закономерности и аномалии для принятия обоснованных решений в реальных проектах.
Подробнее:
Скрытое содержимое доступно для зарегистрированных пользователей!
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
