Методы машинного обучения для анализа данных
Записаться на курс
Машинное обучение - ключевой инструмент для извлечения знаний из данных и поддержки принятия решений. Освойте его уже сейчас!
Факультет дополнительного профессионального образования ГУАП
Курс поделен на модули с презентациями и дополнительными материалами
4 модуля
15 000 руб.
Стоимость полного курса с материалами и выдачей удостоверения
Онлайн
Обучение проходит онлайн в удобное для вас режиме
Презентация курса
Цель курса - сформировать навыки применения классических методов машинного обучения с использованием языка Python.

Курс подходит для начинающих специалистов в области Data Science, аналитиков, разработчиков и всех, кто хочет освоить или углубить свои знания в машинном обучении.

По завершении курса вы выполните практический проект для закрепления приобретенных навыков (от подготовки данных до разработки полноценной модели) и получите обратную связь от преподавателя.
Автор курса - Боженко Виктория Вячеславовна, старший преподаватель Кафедры прикладной информатики.
Для кого этот курс и как проходит обучение?

Базовые знания
Курс подходит для студентов, начинающих специалистов в области Data Science и аналитики данных, и всех, кто хочет получить уверенные навыки работы с данными и освоить методы машинного обучения.
Базовый уровень Python приветствуется.
Удобный режим
Курс полностью в онлайн-формате и состоит из текстовых лекций, к которым открывается доступ сразу. Студенты могут проходить курс в свободном темпе, изучая материалы и выполняя задания, когда это удобно.
Рекомендуемое время прохождения курса: 2-4 недели
Программа курса

Курс «Методы машинного обучения для анализа данных» (32 часа) направлен на освоение ключевых инструментов и алгоритмов машинного обучения.

В процессе обучения вы познакомитесь с основами подготовки данных для анализа, современными методами машинного обучения: алгоритмами классификации, регрессии и кластеризации.

Кроме того, в курсе сделан акцент на получение практических навыков работы с использованием языка программирования Python.

Автор курса
Боженко Виктория Вячеславовна
старший преподаватель Кафедры прикладной информатики Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения.



Более 5 лет в высшем образовании, ведет дисциплины «Технологии программирования», «Машинное обучение», «Введение в анализ данных», «Базы данных», «Информационные системы и технологии».
Этапы обучения на курсе
Старт. Вы регистрируетесь на участие и мы высылаем Вам информацию об обучении. Для зачисления на курс необходимо предоставить документы (паспорт, СНИЛС), а также заполнить заявление.
Самостоятельное обучение. Вы изучаете материал самостоятельно на платформе LMS.
Материалы представлены в виде лекций: изучайте их где и когда вам удобно!
Контроль знаний. По итогам обучения необходимо выполнить проект.
Это необходимо для подтверждения освоения программы и выдачи удостоверения.
Получение удостоверения. Для получения удостоверения необходимо наличие среднего профессионального или высшего образования.

Документ об обучении:


Удостоверение о повышении квалификации (32 часа) Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения.

ВАЖНО:
Данный документ выдаётся слушателям, имеющим диплом о высшем или среднем профессиональном образовании.
Запишитесь на курс сейчас
Заполните и отправьте форму записи на курс, и мы свяжемся с вами для уточнения деталей