Математические и инструментальные методы машинного обучения
- 0.0
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Brief Introduction
Курс посвящён изучению основных методов машинного обучения, используемых для факторного, кластерного и классификационного анализов. В ходе обучения, слушатели смогут освоить основные подходы и получить навыки решения практических задач поиска закономерностей в сырых данных.
Description
Обработка и анализ больших данных представляет собой новую практическую задачу, требующую навыков работы с современным инструментарием. В настоящее время данные называют «нефтью 21 века», они накапливаются в корпоративных и государственных информационных системах, социальных сетях, веб-блогах и сайтах и потенциально являются ценным ресурсом для извлечения новых знаний, инсайтов для научных исследований, повышения эффективности и конкурентоспособности предприятий. Методы интеллектуального анализа больших данных, таким образом, представляют собой тот необходимый инструмент для высвобождения этого потенциала.
Курс «Математические и инструментальные методы машинного обучения» входит в число базовых при подготовке современных экономистов-математиков на уровне магистров. Изучение дисциплины позволит студентам получить и развивать навыки анализа и диагностики проблем экономики, современных методов их решения, а также ознакомиться с современной спецификой исследования операций в зарубежных и отечественных организациях.
Целями и задачами курса являются: формирование фундаментальных общеэкономических и естественнонаучных знаний; освоение математических и инструментальных методов машинного обучения; использование современных информационно-коммуникационных технологий в профессиональной деятельности; закрепление профессиональных навыков в области прогнозирования основных социально-экономических показателей деятельности предприятия, отрасли, региона и экономики в целом.
Компетенции по решению задач в анализе данных с помощью методов машинного обучения, будут получены студентами после прохождения курса «Математические и инструментальные методы машинного обучения». Изучение дисциплины позволит выработать навыки постановки и решения проблем развития организации, развить творческое мышление специалистов в области системного анализа и бизнес-моделирования, выработать умение решать управленческие проблемы в конкретной экономической ситуации.
Knowledge
- математические и инструментальные методы машинного обучения;
- использование современных информационно-коммуникационных технологий в профессиональной деятельности;
- закрепление профессиональных навыков в области прогнозирования основных социально-экономических показателей деятельности предприятия, отрасли, региона и экономики в целом.
Математические и инструментальные методы машинного обучения
- 0.0
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Курс посвящён изучению основных методов машинного обучения, используемых для факторного, кластерного и классификационного анализов. Обработка и анализ больших данных представляет собой новую практическую задачу, требующую навыков работы с современным инструментарием....
