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.
Посмотреть больше
Удален по просьбе правообладателя
Урок 1.00:03:16
Знакомство
Урок 2.00:06:32
Постановка задачи
Урок 3.00:32:23
Процесс машинного обучения
Урок 4.02:00:07
Задачи и алгоритмы
Урок 5.01:36:40
Практическая работа
Урок 6.00:16:57
Метод опорных векторов
Урок 7.03:59:53
Анализ текста
Урок 8.02:36:08
Анализ временных рядов
Урок 9.02:50:33
Глубокое обучение.
Комментарии
Команда внимательно читает ваши комментарии и оперативно на них реагирует. Вы можете спокойно оставлять запросы на обновления или задавать любые вопросы о курсе здесь.
Математическая статистика, запросы SQL, статистическая обработка данных с языком R - для тебя не пустой звук, но ты по-прежнему не варик что за Data Science ? Давай попробуем структуризировать твои знания и применить их на деле, решая типичную задачу, которую решают data scientist.Это отличный курс, который поможет тебе на практике увидить возможности Data Science, и познокомить с машинным обучением. В уроках мы детально разберем обработку и анал
Data Science, Deep Learning и Machine Learning с Python
Machine Learning, Data Science and Deep Learning with Python
Приступайте к практической работе с нейронной сетью, искусственным интеллектом и методами машинного обучения, которые ищут предприниматели! Data Scientists пользуются средней зарплатой в 120 000 долларов. Это просто среднее! И дело не только в деньгах - это интересная работа! Если у вас есть опыт программирования или написания скриптов, этот курс научит вас методам, используемым настоящими учеными в области данных и специалистам по компьютер
Узнайте как использовать язык программирования R для Data Science, машинного обучения и визуализации данных! Data Science - полезная карьера, которая позволяет вам решать некоторые из самых интересных проблем в мире! Этот курс предназначен как для начинающих, так и для программистов, или опытных разработчиков, желающих совершить переход к Data Science!Этот всеобъемлющий курс сопоставим с другими Bootcamp Data Science, которые обычно стоят т
Если компания планирует получить серьезную выгоду от использования Data Science, ей нужно отмасштабировать алгоритмы работы с данными. Для этого одного-двух компьютеров будет мало, придется задействовать дополнительные мощности – вычислительный кластер и облачные сервисы. На этом курсе слушатели узнают, как построить масштабируемые аналитические решения для применения в корпоративной среде.На курсе рассматривается, как проводить исследовани
Основы работы с большими данными: Data Science Orientation
Основы работы с большими данными: Data Science Orientation (2018)
В процессе деятельности любая компания постоянно ищет новые способы развития: оптимизирует производство, улучшает бизнес-процессы, увеличивает вложения в рекламу и маркетинг, повышает уровень сервиса. Но если успехи компании сходят на нет, зачастую сложно понять, что именно идет не так и почему.Есть область, ресурсы которой еще не исчерпаны – это Data Science. Накопленные в компании данные, полученные из разных источников, таят в себе огром
specialist
