Data Science. Уровень 2. Применение машинного обучения

Обработка больших объемов данных (Big Data) – трудоемкий процесс. Раньше, чтобы компьютер мог выполнить даже простую задачу, программист должен был написать подробный алгоритм действий. Но теперь можно не составлять инструкции, а настраивать компьютер так, чтобы он сам на основе предложенных данных искал закономерности и делал выводы. Этот процесс называется машинным обучением - machine learning.

Например, в качестве исходных данных есть информация о клиентах банка (возраст, семейное положение, уровень дохода, профессия и т.д.) и их поведении за несколько лет. Компьютер анализирует полученные сведения и на их основе делает прогноз по поведению уже новых клиентов. Это позволяет понять, к примеру, какой размер кредита можно выдать без риска клиенту с определенными характеристиками.

На этом курсе вы сможете освоить технологию машинного обучения и научиться применять ее для обработки информации. Вы познакомитесь с популярными алгоритмами машинного обучения и узнаете, где именно стоит их применять. Пройдя курс, вы сможете самостоятельно выбирать наиболее подходящий алгоритм, настраивать его, оценивать результаты и комбинировать с моделями.

На курсе не применяется корпоративное или платное ПО, все ресурсы можно легко скачать в интернете и использовать дома для тренировки своих навыков.